在Tensorflow中查找conv2d层的权重
，可以通过以下步骤实现：
- 导入Tensorflow库：import tensorflow as tf
- 加载已经训练好的模型：model = tf.keras.models.load_model('path_to_model')这里的
path_to_model是已经训练好的模型的路径。 - 获取conv2d层的权重：conv2d_layer = model.get_layer('conv2d_layer_name')
weights = conv2d_layer.get_weights()[0]这里的
conv2d_layer_name是conv2d层的名称，可以在模型中查找到。 - 权重的形状：weights_shape = weights.shape这将返回权重的形状，例如(3, 3, 32, 64)。
- 权重的详细信息：weights_info = conv2d_layer.weights[0]这将返回权重的详细信息，包括名称、形状、数据类型等。
- 打印权重：print(weights)这将打印出conv2d层的权重。
对于Tensorflow中的conv2d层，它是卷积神经网络中的一种常用层，用于提取图像特征。它通过滑动一个可学习的滤波器（权重）在输入图像上进行卷积操作，生成特征图。conv2d层的权重是这些滤波器的参数，决定了卷积操作的结果。
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我用Keras创建了一个用于图像识别的深度学习模型，并用model.save_weights('weights.h5')保存了模型的权重。另外，我加载了它，并再次使用了权重。 我知道model.save_weights()保存了模型权重。我的问题是模型的权重是多少？是过滤器的权重吗？
浏览 241提问于2018-12-20得票数 2
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我正在尝试用tensorflow后端在keras中训练一个预先训练过的inceptionv3模型。
我有一个训练数据集，大小为10,000张图片(299,299张)(它们是灰度)。我将其转换为tensorflow的输入形状为(10000,299,299,1)。当我试图拟合inceptionv3模型时，我得到了一个错误
ValueError:检查输入时出错:期望input_1具有形状(无，3)，但得到了形状数组(10000,2999,299，1)
我尝试更改张量的输入形状，使用
input_tensor = Input(shape=(299,299,1))
base_model = In
浏览 1提问于2017-06-30得票数 1
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4回答
我不明白为什么渠道维度不包括在Keras中的conv2D层的输出维度中。
我有下面的模型
def create_model():
image = Input(shape=(128,128,3))
x = Conv2D(24, kernel_size=(8,8), strides=(2,2), activation='relu', name='conv_1')(image)
x = Conv2D(24, kernel_size=(8,8), strides=(2,2), activation='relu', name=&#
浏览 5提问于2019-03-31得票数 13
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我正在处理一个TFRecord数据集，其中包含一个3D对象的横截面的多个灰度图像，最终的形状为32,256,256。尺寸32表示横截面的数量，它明显小于其他尺寸。
正因为如此，我想知道我是否可以将数据视为32个通道的2D数据，而不是将数据视为只有一个通道的3D数据，尤其是在所需的计算资源方面。我现在在Google Colab中使用TensorFlow和TPU，使用tf.layers.conv2d而不是tf.layers.conv3d将节省大量内存，减少填充。
这两种方法之间有什么显著的区别吗，或者有什么我可能应该遵循的惯例？使用conv2d会以任何方式损害我的准确性吗？
浏览 6提问于2019-11-17得票数 1
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我正在使用Densenet预训练网络进行皮肤损伤检测和识别。然而，我被困在这个问题上，它说权重不能被广播到值。 %tensorflow_version 1.x 将tensorflow作为tf导入 从tensorflow.keras.applications导入密集网 从tensorflow.keras导入图层 从tensorflow.keras.models导入顺序、模型、load_model 从tensorflow.keras.layers导入Convolution2D 从tensorflow.keras.layers导入MaxPooling2D 从tensorflow.keras.la
浏览 54提问于2020-04-24得票数 0
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根据Keras中的shared layers documentation，可以创建一个共享层，并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例，如下所示： a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
浏览 19提问于2019-01-03得票数 2
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我有一个像这样构造的：
>>> conv2d_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), strides=2)
作为参考，该层是前一层为prior_layer = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=2)的网络的一部分。
当我调用conv2d_layer.get_weights()时，它返回一个包含两个条目的列表：
>>> [w.shape for w in conv2d_layer.get_weights()]
[(
浏览 12提问于2022-11-22得票数 0
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我试图理解CNN的网络维度：
layer activation shape number of weights
Input (25, 64, 1) 0
Conv2D(7x7, 1, 100) (25, 64, 100) 4.900 (7x7x100)
MaxPool2D (13, 32, 100) 0
Conv2D(5x5, 1, 150) (13, 32, 150) 375.000 (5x5x150x100)
..
浏览 0提问于2020-01-31得票数 1
我训练了一个输入形状为(224,224，3)的模型，并尝试将其更改为(300,300，3)。例如： resnet50 = tf.keras.models.load_model(path_to_model)
model = tf.keras.models.Model([Input(shape=(300, 300, 3))], [resnet50.output])
# or
resnet50.inputs[0].set_shape([None, 300, 300, 3]) 不起作用。 我看到预留模型允许不同的输入形状，但调整了孔网络体系结构，例如，卷积信道的大小。我想知道我是否需要做一些类似的
浏览 67提问于2021-08-05得票数 0
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我有一个图像分割任务，其中输入图像形状为(140，85，95，4)，输出标签形状为(140，85，95)。以下是我的模型：
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, Input, Rescaling
num_classes = 4
my_model = tf.keras.Sequential([
Input(shape = (85, 95, 4), name = 'image'),
Rescaling(scale = 1./255),
Conv2D(filters = 64, kernel_s
浏览 0提问于2021-12-23得票数 0
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我使用Keras的模型api将一维卷积应用于大小为20的输入一维向量。我希望每个核大小为3。输入将是形状(None, 1,20) (大小为20的一维向量的可变数目)。
input = Input(shape=(1, 20))
conv = Conv1D(filters=5, kernel_size=3, activation=keras.activations.relu, input_shape=(None,20, 1))(input)
dense =dense(1)(conv)
model = Model(inputs=input, outputs=dense)
model.compile
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
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新图像尺寸的传递学习
、、、
转移学习:将经过训练的神经网络用于新的分类任务。
当我们想要用卷积神经网络进行传递学习时，我们不需要使用与训练所用的图像大小相同的图像大小。但如果我们改变输入的大小，我们将不得不重新训练完全连接的层。见这篇文章是关于堆栈溢出的。
我不明白为什么改变输入形状不会影响卷积层的重量和为什么它会影响完全连接的层权重。
如果我的问题听不懂，请告诉我。
浏览 0提问于2019-08-16得票数 1
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我最近为cifar 10建立了一个用于图像分类的CNN模型。该模型有效，但我在为每个可训练层(卷积层和密集层)生成权重和偏差时遇到了麻烦。以下是用于在构建模型中添加图层并加载模型的代码部分
from __future__ import print_function
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers impor
浏览 0提问于2019-11-18得票数 0
1回答
我试图使用VGG16网来训练一个模型来进行图像分类，并且希望用这段代码将没有密集层的权重传递到我的图像集中。
model1 = applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(img_width,img_height,3))
在学习了瓶颈特性之后，模型的最后几个层是：
block5_conv2 (Conv2D) (None, 6, 6, 512) 2359808
____________________________________________
浏览 1提问于2018-07-12得票数 1
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故障理解卷积神经网络
、、、、
我从上读到关于卷积神经网络的文章。然后我开始和torch7玩。我对CNN的卷积层感到困惑。
从教程中，
1
The neurons in a layer will only be connected to a small region of the layer before it, instead of all of the neurons in a fully-connected manner.
2
For example, suppose that the input volume has size [32x32x3], (e.g. an RGB CIFAR-10 image). If t
浏览 3提问于2016-01-16得票数 8
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我看到tensorflow对象检测API允许用户自定义输入的图像大小。我的问题是如何使用预先训练的权重，这些权重通常是在224*224图像上训练的，有时是300*300图像。
在我使用的其他框架中，比如caffe rfcn、yolo和keras ssd，图像被缩小以适应带有预先训练的权重的标准大小。
300*300大小的tf是否使用预先训练好的权重？如果是这样的话，我们如何使用这些权重来对自定义图像大小进行分类？tf是否缩小到相应的权重大小？
浏览 3提问于2017-09-12得票数 1
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我正在用Keras构建一个CNN，它可以预测每幅图像中13个关键点的坐标。我所拥有的图像在输入维数上有所不同，所以我的输入层形状是(无，无，3)。我使用的是Inception模块，所以我使用的是函数API。现在，在为我的模型编写最后几层代码时，我遇到了一个问题。据我所知，我的输出层将是一个密集的(26)层，因为我将将x和y坐标编码为向量。我很难将输出层与前卷积层连接起来(因为张量尺寸)。
x = Input(None, None, 3)
stage_1 = Conv2D(26, (1, 1))(x)
stage_1 = Dropout(0.3)(stage_1)
stage_2 = Conv2
浏览 0提问于2019-03-25得票数 0
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我正在尝试修改tensorflow超视距网络来分类小图像类，图像大小是60*60和3类。我使用tensorflow v0.12在Ubuntu14.04与泰坦X GPU。
我的第一个网络是
import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
trunc_normal = lambda stddev: tf.truncated_normal_initializer(0.0, stddev)
def overfeat_arg_scope(weight_decay=0.0005):
with slim.arg_
浏览 3提问于2016-12-22得票数 1
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我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
浏览 0提问于2021-02-23得票数 0
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假设第一个卷积层有32个大小为5x5的滤波器，步长为1。
model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=input_shape))
假设图像的大小为32x32x3(channesl)。那么，当过滤器与图像的一部分卷积时，它是否已经在寻找特定的特征？我知道过滤器矩阵是用随机数初始化的。但是，他们是否已经对他们正在寻找的东西有了某种目标？你能解释一下CNN中的特征是如何被检测到的吗？
浏览 2提问于2018-04-03得票数 0
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