Tensorflow -固定卷积核
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它被广泛应用于深度学习和人工智能领域，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。
固定卷积核是指在卷积神经网络（CNN）中使用的卷积核具有固定的权重和大小。卷积核是CNN中的一个重要组件，用于提取图像或其他类型数据的特征。固定卷积核意味着在训练过程中不会更新卷积核的权重，而是使用预先定义好的权重。
固定卷积核的优势在于可以减少模型的参数量和计算量，从而提高模型的训练和推理效率。此外，固定卷积核还可以提供一种固定的特征提取方式，适用于某些特定的任务和场景。
TensorFlow提供了丰富的卷积层操作函数和API，可以轻松地实现固定卷积核。在TensorFlow中，可以通过定义卷积核的权重张量，并将其作为参数传递给卷积层函数来实现固定卷积核。
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我正在尝试创建一个固定的卷积内核，分别对每个通道应用模糊过滤器：kernel_weights = np.array([[1, 2, 1],tf.nn.depthwise_conv2d_native(max_pool, kernel_weights, strides=(1, 2, 2, 1), padding="SAME")
我现在的印象是，这个卷积内核可以
浏览 6提问于2019-08-02得票数 1
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我知道tensorflow提供了一些处理稀疏张量的方法。例如，当存在稀疏矩阵时，tf.sparse_tensor_dense_matmul比tf.matmul更快。在深卷积网络中，经过训练得到稀疏卷积核。我想知道如何保存卷积核，使tensorflow知道内核是稀疏的？
我看过一些报纸。本文提出了稀疏卷积比传统卷积更有效的计算方法。但是，tf.nn.conv2d并不表示它将比密集卷积核更快地用稀疏<e
浏览 4提问于2017-05-25得票数 2
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有一种架构我想在TensorFlow中进行实验。该方案的实质是将传统网络中的ND核分解为N个连续层的一维核。提出了一种由分解层组成的DecomposeMe体系结构。每个分解层表示一个N-D卷积层作为一维滤波器的组合，此外，还包括一个非线性的φ(·)中间。
..。将现有结构转换为分解结构是一个直接的过程，因为可以系统地将现有的ND卷积层分解为由一维线性校正核和一维转置核组
浏览 3提问于2016-09-15得票数 2
我想稀疏卷积核，所以我需要在训练过程中将核中的一些值设置为零值。tensorflow中有没有一些apis可以帮助我实现我的想法，将张量中的一些值设置为零？
浏览 2提问于2017-05-13得票数 8
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卷积核应用中面临的问题？
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我使用TensorFlow Keras作为实现。我想在输入矩阵中以一种特定的方式使用卷积核。让我用数字来解释：
希望以下列方式应用卷积内核：Step2
Step3
诸若此类。那我该用什么策略呢？
浏览 1提问于2022-11-01得票数 1
假设我想用Tensorflow做一维卷积。为了简单起见，让我们假设过滤器的数目是1。
据我所知，如果数据是d-dimensional，那么内核也是d-dimensional，每个信道都进行卷积。也就是说，i-th序列是由i-th核卷积的，因此根据这个逻辑，我们将得到d卷积结果。但是，当滤波器个数为1时，我们将所有卷积结果合并为一个。我的问题是在Tensorflow (或一般情况下)我们如何聚合？谢谢。
浏览 0提问于2023-04-29得票数 0
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使用FFT实现2D卷积
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对于使用大核(滤镜)卷积大图像，TensorFlow.conv2d()的速度非常慢。将1024x1024图像与相同大小的内核进行卷积需要几分钟时间。如何使用快速傅立叶变换在TensorFlow中实现快速2D图像滤波？
浏览 2提问于2018-05-22得票数 3
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我正在使用C++版本的TensorFLow，并且已经成功地使用了下面的命令“bazel -c opt ”中描述的'TensorFlow for Android‘
1.2收缩(合同函数)与卷积相同吗？如果卷积和收缩都是相同的，为什么对输入矩阵和核矩阵都执行契约操作？2.2我无法从相应的4d张量(输入和核</e
浏览 6提问于2017-06-08得票数 0
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目前，我们正在C++中为ARM开发一种优化的卷积算法。我们在ARM开发板上使用Ubuntu18.04作为aarch64，确切地说是Odroid N2+。但不幸的是，似乎没有办法从给定的API中改变卷积算法。
有没有一种方法可以改变Pytorch中的卷积算法？(或者是火炬？)如果没有，是否有其他框架或API为我们的环境提供不同卷积算法的优化实现？
浏览 2提问于2020-12-31得票数 1
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我已经尝试不使用@tf.function装饰器，只得到以下错误消息：
ValueError:没有为任何变量提供梯度：‘卷积0/内核:0’，‘卷积0/偏差:0’，‘卷积1/内核:0’，‘卷积1/偏差:0’，‘卷积2/内核:0’，‘卷积2/偏差:0’，‘卷积3/偏差:0’，‘卷积3/偏差:0’，‘卷积4/偏差:0’，‘反偏差:0’，‘反偏差:0’，
浏览 3提问于2020-02-22得票数 3
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我目前正在写一篇关于一种新的隐写术算法的研究论文。我在算法中的某个时刻使用了精明的边缘检测器。在论文中，我需要写出新方法的时间复杂度，它又取决于canny边缘检测器的时间复杂度。
浏览 2提问于2013-07-04得票数 7
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三维卷积的核大小
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3维卷积的核大小是用Pytorch或TensorFlow的深度、高度和宽度来定义的。在进行三维卷积时，核沿三个方向传递。
然而，如果我们将情况从CT/MRI转变为彩色视频，我会感到困惑。如果视频有300帧，那么输入张量将是(1，3,300,128)，因为RGB图像有3个通道。但是当涉及到视频时，Py手电和Tensorflow似乎仍然使用深度、高度和宽度来设置内核大小。我的问题是，如果我们仍然使用内核(3,3,3)，那么颜色通道是否有一个潜在的第四维度？
浏览 6提问于2022-01-24得票数 1
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卷积核是如何学习的？
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当我学习机器学习的基本知识时，我不明白CNN中的卷积层是如何学习卷积核的。看过最初的几本教程后，我认为内核是固定的:例如有一个2D内核提取垂直线，另一个内核提取水平线等等。后来我意识到内核是通过网络学习的，而不是固定的。
是否有一个很好的解释，如何进行学习，反向传播如何工作(相对于完全连接的层)，什么是优化功能，等等？
浏览 0提问于2020-01-27得票数 2
我有一个CNN，我在python中使用tensorflow上的Keras制作了一个CNN，我想在JavaScript中实现它。但是在tf for js 0.15.3中，我找不到为卷积层添加大步和填充的选项。二维卷积层(例如图像上的空间卷积)。args (对象)
滤波器(数)输出空
浏览 0提问于2019-03-02得票数 1
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我正在实现的文章泽勒和费格斯关于可视化和理解卷积网络。为了能够将隐藏层反射回图像空间，我们需要反褶积核、校正线性函数和开关位置。我找不到如何在最大池中存储开关位置。如果你能解释一下如何在火把或tensorflow中这样做，我会很高兴。提前谢谢。
浏览 0提问于2018-12-31得票数 1
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我用一些卷积核从头开始写我的CNN代码。但是当只有几个卷积核(3*3)时，我的CNN无法正确识别翻转/旋转图像。在训练期间，我的卷积核变化很小。为什么？当有超过10个卷积核，我的CNN开始识别有斑点的图像。所以更多的内核能帮上忙。然而，它也开始产生错误的认识。
与卷积核大小相比，图像的分辨率对结果有什么影响？分辨率越高，这个拟合问题的维数就越高。
浏览 0提问于2019-02-19得票数 2
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当我阅读tensorflow教程中的"Deep专家“一章时。第一卷积层
我们现在可以实现我们的第一层。它将包括卷积，然后是最大池。卷积将计算每个5x5补丁的32个特征。其重量张量将有5，5，1，32的形状。前两个维度是补丁大小，其次是输
浏览 8提问于2016-09-13得票数 1
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TensorFlow2.x支持小组卷积吗？任何帮助和解释都会很棒！=128，out_channels=128，kernel_size=(3,3)，groups=32)
更具体地说，n个群的集
浏览 2提问于2021-03-29得票数 2
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