开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在python中处理chainer.function.max_pooling_2d时出错

在Python中处理chainer.function.max_pooling_2d时出错可能是由于以下原因之一：

参数错误：请确保您传递给max_pooling_2d函数的参数正确。max_pooling_2d函数通常需要输入一个输入张量和一个池化核的大小。请检查您是否正确传递了这些参数，并确保它们的类型和形状与函数要求的一致。
数据类型不匹配：max_pooling_2d函数通常要求输入张量的数据类型为浮点型。如果您的输入张量的数据类型不是浮点型，可能会导致错误。您可以尝试将输入张量转换为正确的数据类型，以解决此问题。
张量形状错误：max_pooling_2d函数通常要求输入张量具有正确的形状。请确保您的输入张量的形状与函数要求的一致。如果形状不匹配，您可以尝试调整输入张量的形状，以满足函数的要求。
Chainer版本问题：如果您使用的是较旧的Chainer版本，可能会出现与max_pooling_2d函数相关的问题。请确保您使用的是最新版本的Chainer，并查看Chainer文档以了解任何已知问题或更改。

如果您遇到了具体的错误消息，请提供错误消息以便更好地帮助您解决问题。

关于Chainer的更多信息和文档，请参考腾讯云的Chainer产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/document/product/851/18378

相关搜索:Airflow在处理大量任务时出错在Applescript中处理InDesign文档时出错在magento中处理您的请求时出错在OpenCV Python中运行solvePnP时出错在Pyspark中处理json数据时出错在Python 3.5.2中安装模块时出错在python 3中安装virtualenv时出错在Python中打开csv文件时出错在Python中的多处理中使用锁时出错在python中读取csv文件时出错

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

资源 | 如何利用VGG-16等模型在CPU上测评各深度学习框架

选自GitHub 机器之心编译参与：蒋思源、刘晓坤本项目对比了各深度学习框架在 CPU 上运行相同模型（VGG-16 和 MobileNet）单次迭代所需要的时间。作者提供了所有的测试代码，读者可以尝试测评以完善该结果。项目地址：https://github.com/peisuke/DeepLearningSpeedComparison 在本项目中，作者测评了流行深度学习框架在 CPU 上的运行相同模型所需要的时间，作者采取测试的模型为 VGG-16 和 MobileNet。所有的测试代码都已经加入

08

资源 | 神经网络框架Chainer发布2.0正式版：CuPy独立

选自GitHub 机器之心编译参与：李泽南、吴攀 Chainer 是一个灵活的神经网络框架，它的一个主要目标就是展现灵活性，允许我们用简单直观的方式编写出复杂的架构。近日，Chainer 发布了

使用FCN做图像语义分割(实践篇)

本文介绍了FCN的源起、实现细节和代码示例，通过具体案例阐述了FCN在图像语义分割任务中的有效性和适用性。

07

【chainer速成】chainer图像分类从模型自定义到测试

chainer是一个基于python的深度学习框架，能够轻松直观地编写复杂的神经网络架构。

01

Android+TensorFlow+CNN+MNIST实现手写数字识别

训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件，其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息，实现方式有很多种，除了cnn外还可以使用rnn，fcnn等。其中基于cnn的函数也有两套，分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d， tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理，参数上filters是整数，filter是4维张量。原型如下：

04

04.卷积神经网络 W3.目标检测（作业：自动驾驶 - 汽车检测）

参考论文： Redmon et al., 2016 (https://arxiv.org/abs/1506.02640) Redmon and Farhadi, 2016 (https://arxiv.org/abs/1612.08242)

02

一看就懂的Tensorflow实战（卷积神经网络）

注意，这里只需要给出输入数据，输出通道数，卷积核大小即可。 Pooling layers 模块提供了多个池化方法，这几个池化方法都是类似的，包括 max_pooling1d()、max_pooling2d()、max_pooling3d()、average_pooling1d()、average_pooling2d()、average_pooling3d()，分别代表一维二维三维最大和平均池化方法，它们都定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py 中，这里以 > max_pooling2d() 方法为例进行介绍。 max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) 参数说明如下：

03

【10大深度学习框架实验对比】Caffe2最优，TensorFlow排第6

【新智元导读】微软数据科学家Ilia Karmanov做了一个项目，使用高级API测试8种常用深度学习框架的性能（因为Keras有TF，CNTK和Theano，所以实际是10种）。Karmanov希望

07

开发 | 如何利用微信监管你的TF训练

AI科技评论按：本文作者Coldwings，AI科技评论获其授权发布。之前回答问题【在机器学习模型的训练期间，大概几十分钟到几小时不等，大家都会在等实验的时候做什么？】的时候，说到可以用微信来管着训练，完全不用守着。没想到这么受欢迎…… 原问题下的回答如下不知道有哪些朋友是在TF/keras/chainer/mxnet等框架下用python撸的….… 这可是python啊……上itchat，弄个微信号加自己为好友（或者自己发自己），训练进展跟着一路发消息给自己就好了，做了可视化的话顺便把图也一并发过来。

08

keras.layers

Keras layers API. Aliases: Module tf.compat.v1.keras.layers Classes class AbstractRNNCell: Abstract object representing an RNN cell. class Activation: Applies an activation function to an output. class ActivityRegularization: Layer that applies an update t

01

如何利用微信监管你的TF训练？

之前回答问题【在机器学习模型的训练期间，大概几十分钟到几小时不等，大家都会在等实验的时候做什么？（http://t.cn/Rl8119m）】的时候，说到可以用微信来管着训练，完全不用守着。没想到这么受欢迎…… 原问题下的回答如下不知道有哪些朋友是在TF/keras/chainer/mxnet等框架下用python撸的….… 这可是python啊……上itchat，弄个微信号加自己为好友（或者自己发自己），训练进展跟着一路发消息给自己就好了，做了可视化的话顺便把图也一并发过来。然后就能安心睡觉/逛街/

04

ChainerCV: 一个用于深度学习的计算机视觉库

ChainerCV是一个基于Chainer用于训练和运行计算机视觉任务的神经网络工具。它涵盖了计算机视觉模型的高质量实现，以及开展计算机视觉研究的必备工具集。这些是由ChainerCV支持的检测模型

07

认识卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊类型的神经网络，特别适合于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，特别是大脑视觉皮层对视觉信息的处理方式。

01

TensorFlow layers模块用法

TensorFlow 中的 layers 模块提供用于深度学习的更高层次封装的 API，利用它我们可以轻松地构建模型，这一节我们就来看下这个模块的 API 的具体用法。概览 layers 模块的路径写法为 tf.layers，这个模块定义在 tensorflow/python/layers/layers.py，其官方文档地址为：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers，TensorFlow 版本为 1.5。这里面提供了多个类和方法以供使用，

08

yolo.h5文件问题的解决 - 吴恩达深度学习：目标检测之YOLO算法

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/85262828

03

关于深度学习系列笔记十四（中间过程可视化）

必须得实话实说，现在有点懒惰的心理了，随着深度学习的加深，对相关概念的理解和知识也越来越吃力，此外工作上的一些其他事情也牵扯了不少精力；心迟迟无法安定下来，学习和心情是密切相关的，不以物喜不以己悲，估计除了圣人很难做到，很快就到了要决定的时候了，不管怎样，都逃脱不了IT的命啊。

02

GAN 学习指南：从原理入门到制作生成 Demo，总共分几步？

生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个 GAN 的代码，于是写了这篇文章来介绍一下 GAN。本文主要分为三个部分：介绍原始的 GAN 的原理同样非常重要的 DCGAN 的原理如何在 Tensorflow 跑 DCGAN 的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-) 一、GAN 原理介绍说到 GAN 第一篇要看的 paper 当然是 Ian Goodfellow 大牛的 Generative Adversarial Ne

06

使用ResNet101作为预训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master[通俗易懂]

使用VGG16作为预训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master的详细步骤→Windows10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master+VOC2007数据集。

01

TensorFlow实战：CNN构建MNIST识别（Python完整源码）

在文章（TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码））中，我们MNIST手写体识别数据集，使用TensorFlow构建了一个softMAX多分类器，达到了91%的正确率，相比人类98%的识别率，这实在是天糟糕了。为此，本文实现一个稍微复杂的模型：卷积神经网络来改善对MNIST的识别率，这将会达到大概99.2%的准确率。下面让我们一步步的实现该模型，具体的Python源码已上传至我的GitHub：https://github.com/ml365/softmax_mnis

09

【干货】使用Pytorch实现卷积神经网络

【导读】图像识别是深度学习取得重要成功的领域，特别是卷积神经网络在图像识别和图像分类中取得了超过人类的好成绩。本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基本结构，对卷积神经网络中的重要部分进行详细讲解，如卷积、非线性函数ReLU、Max-Pooling、全连接等。另外，本文通过对 CIFAR-10 的10类图像分类来加深读者对CNN的理解和Pytorch的使用，列举了如何使用Pytorch收集和加载数据集、设计神经网络、进行网络训练、调参和准确度量。总的来讲，这篇文章偏重概念理解和动手实现，相信对您的入门会有帮

06

用R和Keras深度学习的例子

本文研究了使用R语言进行深度学习在图像分类问题上的应用，并对比了使用不同框架和不同训练方式对模型性能的影响。结果表明，虽然R语言本身无法直接进行深度学习，但使用TensorFlow和Keras等框架和库，可以有效地进行深度学习图像分类。同时，使用预训练模型和数据增强技术可以进一步提高模型性能。

00

tensorflow学习笔记(十三):conv3d

这是官方给的解释,还不如conv2d解释的详细呢,至少在介绍conv2d的时候还给了公式. 和conv2d对比一下:

03

caffe详解之池化层

因为卷积层每次作用在一个窗口，它对位置很敏感。池化层能够很好的缓解这个问题。它跟卷积类似每次看一个小窗口，然后选出窗口里面最大的元素，或者平均元素作为输出。这样做为后续操作减少了运算量，同时能有效避免数据过拟合的现象。 pooling的操作如果采用global的方式进行，也就是对输入数据的一整个面进行pool操作，这种设计方法可以在某种情况下代替全连接层，减少参数的存储和计算量。例如SqueezeNet最后一层，ResNet-50倒数第二层j均采用了global的ave-pooling。

02

tensorflow入门：CNN for MNIST

使用tensorflow构建如上图所示的CNN用于对MNIST数据集进行softmax classification。

02

卷积神经网络第三周作业 Autonomous driving application - Car detection - v1

Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are described in the two YOLO papers: Redmon et al., 2016 (https://arxiv.org/abs/1506.02640) and Redmon and Farhadi, 2016 (https://arxiv.org/abs/1612.08242).

02

resnet是卷积神经网络吗_神经网络架构搜索的应用

目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等，接下来我们对这些架构一一详解。

04

Autonomous_driving_application_Car_detection_v3a

Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are described in the two YOLO papers: Redmon et al., 2016 and Redmon and Farhadi, 2016.

01

Pytorch的基本介绍及模型训练流程

PyTorch是一个很著名的支持GPU加速和自动求导的深度学习框架，在最近几年收到学术界的热捧，主要是因为其动态图机制符合思维逻辑，方便调试，适合于需要将想法迅速实现的研究者。PyTorch是Torch7团队开发的。Torch是一个开源科学计算框架，可以追溯到2002年纽约大学的项目。Torch的核心在于在构建深度神经网络及其优化和训练，为图像，语音，视频处理以及大规模机器学习问题提供快速高效的计算方案。为了追求更高的速度，灵活性和可扩展性，Torch采用Lua作为它的开发语言，但lua语言的受众比较局限。为了满足当今业界里Python先行(Python First)的原则，PyTorch应运而生，由Facebook人工智能研究员(FAIR)于2017年在GitHub上开源。顾名思义，PyTorch使用python作为开发语言，近年来和tensorflow, keras, caffe等热门框架一起，成为深度学习开发的主流平台之一。

04

torch.nn.functional

原文链接：https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html

01

【长文详解】卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型的理论与实践

目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等，接下来我们对这些架构一一详解。

04

[开发技巧]·安卓手机开发深度学习极简教程（基于Keras）

本教程基于安卓手机平台，在PyDroid3软件上，使用Python3语言配合Keras框架开发深度学习。本文章主要涉及在手机上开发环境的搭建，以及简单的示例代码，如果想深入研究开发，还需要读者自己花些功夫了。不废话，开始教程。。

05

[开发技巧]·安卓手机开发深度学习简易教程（基于Keras）

本教程基于安卓手机平台，在PyDroid3软件上，使用Python3语言配合Keras框架开发深度学习。本文章主要涉及在手机上开发环境的搭建，以及简单的示例代码，如果想深入研究开发，还需要读者自己花些功夫了。不废话，开始教程。。

02

[Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别（卷积神经网络）

相关博文： [Hands On ML] 3. 分类（MNIST手写数字预测） [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别 [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别（简单神经网络） 04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络

02

用深度学习keras的cnn做图像识别分类，准确率达97%

Keras是一个简约，高度模块化的神经网络库。可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性）同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。无缝地运行在CPU和GPU上。 keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比较小的人脸库，由 40个人的400张图片构成，即每个人的人脸图片为10张。每张图片的灰度级为8位，每个像素

06

TF图层指南：构建卷积神经网络

本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先，介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后，使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后，通过在测试集上评估模型的性能，得到了97.3%的准确率。

05

04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络（作业：手动/TensorFlow 实现卷积神经网络）

0 padding 会在图片周围填充 0 元素（下图 p = 2 p=2 p=2 ）

02

Python人工智能 | 十八.Keras搭建卷积神经网络及CNN原理详解

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！

06

越来越卷，教你使用Python实现卷积神经网络（CNN）

https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037

03

项目实战 DeepLabV1,V2,V3 Google三大语义分割算法源码解析

算法和工程是算法工程师不可缺少的两种能力，之前我介绍了DeepLab V1，V2, V3，但总是感觉少了点什么？只有Paper，没有源码那不相当于是纸上谈兵了，所以今天尝试结合论文的源码来进行仔细的分析这三个算法。等我们分析清楚这三个算法之后，有机会再解析一下DeepLabV3。由于最近正在看Pytorch版本的《动手学深度学习》，不妨用Pytorch的源码来进行分析。我分析的源码均来自这个Pytorch工程：https://github.com/kazuto1011/deeplab-pytorch/tree/master/libs/models

04

keras实现调用自己训练的模型,并去掉全连接层

以上这篇keras实现调用自己训练的模型,并去掉全连接层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。

02

使用卷积神经网络预防疲劳驾驶事故

美国国家公路交通安全管理局估计，每年有 91,000 起车祸涉及疲劳驾驶的司机，造成约50,000 人受伤和近 800 人死亡。此外，每 24 名成年司机中就有 1 人报告在过去 30 天内在驾驶时睡着了。研究甚至发现，超过20个小时不睡觉相当于血液酒精浓度为0.08％——美国的法律规定的上限。

02

【python实现卷积神经网络】池化层实现

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch

03

教程 | TensorEditor ：一个小白都能快速玩转的神经网络搭建工具

机器之心整理参与：思源近日，机器之心发现一个非常有意思的工具，可以用可视化的方式轻松添加卷积层、全连接层和池化层等层级，然后生成可执行的 TensorFlow 代码。此外，我们也尝试搭建一个简单的卷积架构，并在本地 TensorFlow 环境下测试生成的代码。工具地址：https://www.tensoreditor.com/ TensorEditor 是一个强大的机器学习工具，甚至小白都能以可视化的方式快速生成整个模型的代码。通过 TensorEditor，小白可以连接卷积层、全连接层和池化层等可视

06

自动驾驶汽车的交通标志识别

由于特斯拉等公司在电动汽车自动化方面的努力，无人驾驶汽车正变得非常受欢迎。为了成为5级自动驾驶汽车，这些汽车必须正确识别交通标志并遵守交通规则。在识别出这些交通标志之后，它还应该能够适当地做出正确的决定。

01

通过tf.layers.dense()函数定义全连接层

利用交叉熵定义损失，同时用AdamOptimizer优化器进行深度学习，核心代码如下。

00

初识Cifar10之vgg网络

vgg是由牛津大学cv组和谷歌deepmind一起研究出来的深度卷积神经网络，我们通常说的vgg模型是指vgg-16（13层卷积层+3层全连接层）

01

【连载13】详解CNN五大经典模型之一AlexNet

AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破（第二名为26.2%），其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》，这篇论文是深度学习火爆发展的一个里程碑和分水岭，加上硬件技术的发展，深度学习还会继续火下去。

02

【综述】盘点卷积神经网络中的池化操作

一提到池化操作，大部分人第一想到的就是maxpool和avgpool，实际上还有很多种池化操作。

03

【综述】盘点卷积神经网络中的池化操作

一提到池化操作，大部分人第一想到的就是maxpool和avgpool，实际上还有很多种池化操作。

02

Python人工智能 | 十.Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例及与KNN对比

前一篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本篇文章将通过Tensorflow和Opencv实现CNN自定义图像分类案例，它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题，并与机器学习的图像分类算法进行对比实验。

02

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

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭