浅谈浅谈tensorflow1.0 池化层(池化层(pooling)和全连接层和全连接层(dense)
池化层定义在tensorflow/python/layers/pooling.py.
有最大值池化和均值池化。
1、tf.layers.max_pooling2d
max_pooling2d(
inputs,
pool_size,
strides,
padding='valid',
data_format='channels_last',
name=None
)
inputs: 进行池化的数据。
pool_size: 池化的核大小(pool_height, pool_width),如[3,3]. 如果长宽相等,也可以直接设置为一个数,如pool_size=3.
strides: 池化的滑动步长。可以设置为[1,1]这样的两个整数. 也可以直接设置为一个数,如strides=2
padding: 边缘填充,’same’ 和’valid‘选其一。默认为valid
data_format: 输入数据格式,默认为channels_last ,即 (batch, height, width, channels),也可以设置为channels_first 对应
(batch, channels, height, width).
name: 层的名字。
例:
pool1=tf.layers.max_pooling2d(inputs=x, pool_size=[2, 2], strides=2)
一般是放在卷积层之后,如:
conv=tf.layers.conv2d(
inputs=x,
filters=32,
kernel_size=[5, 5],
padding="same",
activation=tf.nn.relu)
pool=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv, pool_size=[2, 2], strides=2)
2.tf.layers.average_pooling2d
average_pooling2d(
inputs,
pool_size,
strides,
padding='valid',
data_format='channels_last',
name=None
)
参数和前面的最大值池化一样。
全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py.
3、、tf.layers.dense
dense(
inputs,
units,
activation=None,
use_bias=True,
kernel_initializer=None,
bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
trainable=True,
name=None,
reuse=None
)
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