如何将“Conv-BN-Scale”合并成一个用于tensorflow的“Conv”层？
如何将“Conv-BN-Scale”合并成一个用于tensorflow的“Conv”层？
提问于 2019-01-27 11:09:21
为了更快地推断一个模型，我想将'Conv-BN-Scale‘合并成一个Conv层，用于tensorflow模型，，但我无法找到一些有用的完整示例，说明如何实现
任何人都可以给出一些建议或完整的代码示例？？
谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-01-28 05:47:35
要合并两个层，您需要传递一个张量并得到一个张量，即在应用两个层之后，假设输入张量为X。
def MlConvBnScale(X ,kernel,strides , padding = 'SAME' , scale = False, beta_initializer = 0.1, gamma_initializer = 0.1, moving_mean_initializer = 0.1, moving_variance_initializer = 0.1):
convLout = tf.nn.conv2d(X,
filter = Kernel,
strides = strides,
padding = padding)
return tf.nn.batch_normalization(convLout,
scale = scale,
beta_initializer = beta_initializer,
gamma_initializer = gamma_initializer,
moving_mean_initializer = moving_mean_intializer,
moving_variance_initializer = moving_variance_initializer )这将返回一个张量，在执行这两个操作之后，我已经获得了变量的默认值，但是您可以在函数调用中修改它们，如果您的输入不是张量而是numpy数组，您可以从这个链接tensor中使用tensor，如果您正在与内核/过滤器及其应用程序斗争，请检查这个线程。What does tf.nn.conv2d do in tensorflow?
如果您有任何疑问或遇到执行它的困难，请在下面注释一下，我们将看到。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54387486
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