文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在Tensorflow的卷积层(Conv1D和Conv2D)中，当设置padding='same‘时，哪一侧填充0？

在Tensorflow的卷积层(Conv1D和Conv2D)中，当设置padding='same'时，填充0的一侧是输入数据的边缘。具体来说，当使用padding='same'时，Tensorflow会根据卷积核的大小自动在输入数据的边缘进行填充，使得输出的特征图大小与输入数据大小相同。

对于Conv1D，padding='same'会在输入数据的两侧分别填充卷积核大小的一半。例如，如果输入数据的长度为L，卷积核的大小为K，那么在padding='same'的情况下，Conv1D会在输入数据的两侧分别填充(K-1)/2个0。

对于Conv2D，padding='same'会在输入数据的四个边缘分别填充卷积核大小的一半。假设输入数据的高度为H，宽度为W，卷积核的高度为Kh，宽度为Kw，那么在padding='same'的情况下，Conv2D会在输入数据的上下左右四个边缘分别填充(Kh-1)/2和(Kw-1)/2个0。

填充0的目的是为了保持输入数据与输出特征图的尺寸一致，使得在卷积操作后，特征图的大小不发生变化。这在一些需要保持空间维度一致的任务中非常有用，例如图像分类、目标检测等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云AI计算平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  • 腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
相关搜索:关于云服务的网站提供云服务的公司im云服务有哪些云服务虚拟化技术byd云服务注册云服务cloud云服务哪个最好用opppo云服务云服务服务器报价没有在国内云服务
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

【小白学习keras教程】三、Kears中常见模型层Padding、Conv2D、MaxPooling2D、Flatten

两种类型的Padding选项 「'valid'」：无填充（删除最右边的列和最下面的行） 「'same'」：填充大小**p=[k/2]**当内核大小=「k时」 定制填充物可提供零填充「nD」层 # when...=20 print(model.output_shape) 3.Pooling 通常，最大池应用于矩形区域 池大小、填充类型和跨步可以设置为类似于卷积层 model = Sequential() model.add...在深度为1的整个通道上执行最大池model = Sequential() model.add(Conv2D(input_shape = (10, 10, 3), filters = 10, kernel_size...= (3,3), strides = (1,1), padding = 'same')) model.add(GlobalMaxPooling2D()) # 当筛选器数=10时，将返回10个值作为globalMapPooling2D...的结果 print(model.output_shape) 4.Flattening 要连接到完全连接的层（密集层），卷积/池层应**“扁平化”** 结果形状=「（实例数，宽X高X深）」 model

47130

Tensorflow卷积理解

:是一个ints列表.长度为4的一维tensor.是在input每个维度上滑动窗口时每次滑动的步长.其维度顺序也是由data_format决定 padding: 有两个string类型值,”SAME”,...一般做法就是填0,就好像上面的gif图,图片本身是4x4的,但在左侧和底侧都填满了0,让卷积核可以多一些输出.实际中,往哪个方向拓展图片,填0还是其他数字都是根据情况选择的....上面是我个人的理解.我们用Tensorflow看看他们是怎么做的.我们把padding参数改成SAME: conv_filter5 = tf.constant([[[[2]], [[4]]], [[[3...至此,Tensorflow二维的卷积应该就比较清楚了. conv1d 有了2d卷积的理解,看1d应该更容易.对一维来讲,卷积就是对一条线一小段一小段地叠加.这个我会结合DeepLearning这本书上的卷积章节做一些整理...参考 Tensorflow中卷积的padding操作 tf.nn.conv2d

1.9K20

课程笔记-吴恩达 16 周「TF 实践」最新专项课

专门提他的名字是因为他这门课设计和讲得非常好，很费心血的做了无数 colab notebook，而且在讲解代码时，真的是一行行讲，一个个参数讲，还是以非常友好的方式，这一点很厉害。...) BatchNormalization()：批量标准化层 Conv1D(), Conv2D()：一维、二维卷积层 MaxPooling1D(), MaxPooling2D()：一维、二维最大池化层 AveragePooling1D...代码如下 ---- 看个实例，在 MNIST 分类上，设定精度超过 99% 就停止训练。 当训练精度到了 0.9909 时 (第 5 个 epoch)，训练结束。...但是在实际做图像分类时，图片都不是事先剪裁好的 (像前面两个 28×28)，也不会事先分成 X 和 y 的。...而喂进神经网络的数据都是等长的，这是需要一些填充 (padding) 手段。重要的工具包是 pad——sequences，代码和结果如下。 再看这四句话都被填充得等长了 (用 0 来填充)。

70530

基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别

2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 二、代码实现 import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from...def conv2d(input,filter): return tf.nn.conv2d(input,filter,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') #池化层 def...其中 batch 和 in_channels 要求一定为1，即只能在一个样本的一个通道上的特征图上进行移动，in_height , in_width表示卷积核在特征图的高度和宽度上移动的布长。...（5）padding：表示填充方式：“SAME”表示采用填充的方式，简单地理解为以0填充边缘，当stride为1时，输入和输出的维度相同；“VALID”表示采用不填充的方式，多余地进行丢弃。...2、池化层 #池化层： #Max pooling：取“池化视野”矩阵中的最大值 tf.nn.max_pool( value, ksize,strides,padding,data_format='NHWC

1.2K10

keras 基础入门整理

名称 作用 原型参数 Conv1D 一维巻积层 Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding=’valid’) Conv2D 二维巻积层 Conv2D(...层名 作用 原型 Conv1D 1维卷积层 Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding=’valid’) Conv2D 2维卷积层 Conv2D（filters...，通常取(2,2)或(3,3) strides 过滤器的移动步长，取2使得输出shape缩小一半 padding valid为1填充，same为0填充 data_format 字符串，channels_first...2 LSTM和GRU有效，优化GPU运行 input_dim 当使用该层为模型首层时，应指定该值 input_length 当输入序列的长度固定时，该参数为输入序列的长度。...当需要在该层后连接Flatten层，然后又要连接Dense层时，需要指定该参数 merge_mode 前向和后向RNN输出的结合方式，为sum,mul,concat,ave和None之一，若为None，

1.5K21

基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明

首先，二者调用的最后的代码都是后端代码（以TensorFlow为例，在tensorflow_backend.py里面可以找到）： x = tf.nn.convolution( input=x, filter...是最后一维大小(Conv1D中为300，Conv2D中为1），filter数目我们假设二者都是64个卷积核。...如果，我们将传参Conv2D时使用的的kernel_size设置为自己的元组例如（3,300），那么传根据conv_utils.normalize_tuple函数，最后的kernel_size会返回我们自己设置的元组...这也可以解释，为什么在Keras中使用Conv1D可以进行自然语言处理，因为在自然语言处理中，我们假设一个序列是600个单词，每个单词的词向量是300维，那么一个序列输入到网络中就是（600,300），...以上这篇基于Keras中Conv1D和Conv2D的区别说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

2.2K20

tensorflow2.0卷积神经网络_python神经网络框架

卷积神经网络一般用来处理图像信息，对于序列这种一维的数据而言，我们就得采用一维的卷积，tensorflow中提供有专用的函数conv1d，各参数的使用说明如下： conv1d参数 说明 value 输入数据...stride 步长，一个整数，表示每次（向下）移动的距离（TensorFlow中解释是向右移动的距离，这里可以看作向下移动的距离）。 padding 同conv2d，value是否需要在下方填补0。...#定义一个输入为x，权值为w，偏置为b，给定步幅的卷积层，激活函数是ReLu，padding设为SAMEM模式，strids为1，表示步幅为1 def conv1d(x, w, b, stride=1...(x) #卷积层连接的是relu激活函数 #定义一个输入是x的maxpool层，卷积核为ksize并且padding为SAME def maxpool2d(x, k=2): return tf.nn.max_pool...(x, ksize = [1, k, k, 1],strides = [1, k, k, 1], padding = 'SAME') #定义神经网络，其构成是两个全连接的隐藏层，最后是输出层 def conv_net

36640

讲解UserWarning: Update your Conv2D

背景卷积层是CNN的核心组成部分之一。在Keras等深度学习框架中，我们通常使用Conv2D类来构建卷积层。然而，随着框架版本的更迭，一些新的功能和改进会被引入，而旧版本的某些用法可能会过时。...我们通过在第三个卷积层上添加padding='same'参数来解决警告信息。...在实际应用中，我们需要根据警告信息及官方文档的指导，对具体的代码进行相应的更新和调整。Conv2D是深度学习中常用的卷积神经网络层，用于处理二维输入数据，如图像。...valid表示不填充，same表示保持输出与输入的尺寸一致。activation是可选的激活函数，用于对卷积结果进行非线性变换。常见的激活函数有ReLU、sigmoid和tanh等。...在使用Conv2D层构建模型时，通常会与其他层（如池化层、全连接层等）一起使用，以构建更复杂的神经网络结构。

12010

使用Keras进行深度学习：（一）Keras 入门

笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处理，我们将在相应的实践项目中进行讲解。...Conv1D、Conv2D、Conv3D。...Padding：补“0”策略，'valid'指卷积后的大小与原来的大小可以不同，'same'则卷积后大小与原来大小 一 致。...，一维则为纵向的下采样因子 padding：和卷积层的padding一样。...从以上两类模型的简单搭建，都可以发现Keras在搭建模型比起Tensorflow等简单太多了，如Tensorflow需要定义每一层的权重矩阵，输入用占位符等，这些在Keras中都不需要，我们只要在第一层定义输入维度

1.1K60

TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”

在用tensorflow写CNN的时候，调用卷积核api的时候，会有填padding方式的参数，找到源码中的函数定义如下（max pooling也是一样）： def conv2d(input, filter...第一次由于窗口可以覆盖（橙色区域做max pool操作），没什么问题，如下： 1 2 3 4 5 6 接下来就是“SAME”和“VALID”的区别所在，由于步长为2，当向右滑动两步之后“VALID...填充！ 1 2 3 0 4 5 6 0 如上图所示，“SAME”会增加第四列以保证可以达到2x2，但为了不影响原来的图像像素信息，一般以0来填充。...在CNN用在文本中时，一般卷积层设置卷积核的大小为n×k，其中k为输入向量的维度（即[n,k,input_channel_num,output_channel_num]），这时候我们就需要选择“VALID...我们设计网络结构时需要设置输入输出的shape，源码nn_ops.py中的convolution函数和pool函数给出的计算公式如下： If padding == "SAME": output_spatial_shape

2.4K50

tf.contrib.framework.arg_scope

当list_ops_or_scope是dict时，kwargs必须为空。当list_ops_or_scope是一个列表或元组时，其中的每个op都需要用@add_arg_scope修饰才能工作。...**kwargs: keyword=值，它将为list_ops中的每个操作定义默认值。所有的ops都需要接受给定的一组参数。...: if any op in list_ops has not be decorated with @add_arg_scope.例：在定义卷积层时，可能总是使用相同的填充类型和相同的初始化器，甚至可能使用相同的卷积大小...对于池化，可能也总是使用相同的2x2池大小，等等。arg_scope是一种避免反复向相同的层类型提供相同参数的方法。...的默认填充:layers.conv2d(inputs, 64, [11, 11], 4, padding='VALID', initializer=layers.variance_scaling_initializer

1.4K20

基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

],padding='SAME') 主要的函数说明： 卷积层： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None...其中 batch 和 in_channels 要求一定为1，即只能在一个样本的一个通道上的特征图上进行移动，in_height , in_width表示卷积核在特征图的高度和宽度上移动的布长，即...padding：表示填充方式：“SAME”表示采用填充的方式，简单地理解为以0填充边缘，当stride为1时，输入和输出的维度相同；“VALID”表示采用不填充的方式，多余地进行丢弃。...，那么对应的损失L=-log(0.6)，也就是当这个样本经过这样的网络参数产生这样的预测p时，它的损失是-log(0.6)。...tensorflow在run时设置keep_prob具体的值，例如keep_prob: 0.5 第五个参数name：指定该操作的名字。

1K70

基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

],padding='SAME') 主要的函数说明： 卷积层： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None...其中 batch 和 in_channels 要求一定为1，即只能在一个样本的一个通道上的特征图上进行移动，in_height , in_width表示卷积核在特征图的高度和宽度上移动的布长，即...padding：表示填充方式：“SAME”表示采用填充的方式，简单地理解为以0填充边缘，当stride为1时，输入和输出的维度相同；“VALID”表示采用不填充的方式，多余地进行丢弃。...，那么对应的损失L=-log(0.6)，也就是当这个样本经过这样的网络参数产生这样的预测p时，它的损失是-log(0.6)。...tensorflow在run时设置keep_prob具体的值，例如keep_prob: 0.5 第五个参数name：指定该操作的名字。

39830

经典神经网络 | VGGNet 论文解析及代码实现

做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB平均值。图像通过一堆卷积(conv.)层传递，我们使用带有非常小的接受域的过滤器:3×3(这是捕捉左/右、上/下、中间概念的最小大小)。...在其中一种配置中，我们还使用了1×1的卷积滤波器，它可以看作是输入通道的线性变换(其次是非线性)。卷积步幅固定为1像素;凹凸层输入的空间填充是卷积后保持空间分辨率，即3×3凹凸层的填充为1像素。...max pooling，在full-image测试时候把最后的全连接层（fully-connected）改为全卷积层（fully-convolutional net），重用训练时的参数，使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制...另外上图后面4个VGG训练时参数都是通过pre-trained 网络A进行初始赋值。 VGGNet由5个卷积层和3个全连接层构成。卷积层一般是3x3的卷积，结果表明比1x1卷积效果要好。...第一、二层的全连接层droupout=0.5.lr初始化为0.01，后面改为0.001。我们从均值为0和方差为的正态分布中采样权重。偏置初始化为零。

41220

视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器

Keras用Python编写，并且能够在TensorFlow上运行，是高级的神经网络API。 了解图像数据 如图(A)所示，图像由“像素”组成。在黑白图像中，每个像素由0到255之间的数字表示。...1.1填充 特征如何确定匹配项？一种超参数是填充，有两种选择：(i)用零填充原始图像以符合该特征，或(ii)删除原始图像中不符的部分并保留有效部分。 1.2步长 卷积层的另一个参数：步长。...步长是输入矩阵上移动的像素个数。当步长为1时，过滤器一次移动1个像素。在Keras代码中，我们将其视为超参数。 2.线性整流步骤 线性整流单位(ReLU)的步骤与典型的神经网络相同。...• MaxPooling2D(pool_size=(2,2))：在图(H)中，我们使用2×2窗口作为池的大小。因此，我们将在以下代码中使用(2,2)。 你可以在卷积自编码器中构建许多卷积层。...在图(E)中，在编码部分有三层，分别标记为Conv1，Conv2和Conv3。因此，我们要进行相应的构建。

67910

【Keras篇】---Keras初始，两种模型构造方法，利用keras实现手写数字体识别

在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络 这些元素可以通过一个列表来制定，然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模型。  ...，而决定返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层将输入层和输出层作为参数纳入通用模型中就可以定义一个模型对象...：决定函数执行结果的唯一要素是其返回值，而决定 # 返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 # 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层...(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', input_shape=...# 重复构造，搭建深度网络 model.add(Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same',

1.1K20

深度学习100例-卷积神经网络（VGG-19）识别灵笼中的人物 | 第7天

设置GPU 如果使用的是CPU可以忽略这步 import tensorflow as tf gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") if gpus...VGG优缺点分析： VGG优点 VGG的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。 VGG缺点 1)训练时间过长，调参难度大。...表示 VGG-19包含了19个隐藏层（16个卷积层和3个全连接层），故称为VGG-19 ?...四、编译 在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的： 损失函数（loss）：用于衡量模型在训练期间的准确率。...优化器（optimizer）：决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。 指标（metrics）：用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率。

1.5K30

视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器

Keras用Python编写，并且能够在TensorFlow上运行，是高级的神经网络API。 了解图像数据 如图(A)所示，图像由“像素”组成。在黑白图像中，每个像素由0到255之间的数字表示。...1.2步长 卷积层的另一个参数：步长。步长是输入矩阵上移动的像素个数。当步长为1时，过滤器一次移动1个像素。在Keras代码中，我们将其视为超参数。...• MaxPooling2D(pool_size=(2,2))：在图(H)中，我们使用2×2窗口作为池的大小。因此，我们将在以下代码中使用(2,2)。 你可以在卷积自编码器中构建许多卷积层。...在图(E)中，在编码部分有三层，分别标记为Conv1，Conv2和Conv3。因此，我们要进行相应的构建。...padding='valid'表示过滤器不符合，图像的一部分将被丢弃；padding='same'用零填充图片以适应图片。

1.3K40
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券