我希望在TensorFlow中实现类似于2D卷积的操作.根据我的理解,实现卷积的最常见方法是首先im2col对图像应用操作(参见此处 - " 作为矩阵乘法实现 " 小节) - 将图像转换为具有单独"块"的2D矩阵的操作.将内核应用为展平列的图像.
换句话说,上述链接资源的摘录解释了什么im2col做得很好:
[...]例如,如果输入为[227x227x3] (格式为高度x宽度x n_channels)并且要在步幅4处与11x11x3滤波器进行卷积,那么我们将采用[11x11x3]像素块输入并将每个块拉伸到一个大小为11*11*3 = 363的列向量中.在步长为4的输入中迭代此过程会给出(227-11)/ 4 + 1 = 55个沿宽度和高度的位置,从而导致的输出矩阵
X_col的im2col大小[363 X 3025],其中每列是一个伸出感受域和有55*55 =他们的3025在总的.请注意,由于感知字段重叠,因此输入卷中的每个数字都可以在多个不同的列中重复.
正如我从TensorFlow文档中所理解的那样,这也是内部完成的内容tf.nn.conv2d.
现在,我想im2col分别在TensorFlow中实现所述操作(因为我希望能够访问这个中间结果).由于这涉及以非平凡的方式复制值,我将如何为此操作自己构建相对有效的计算图？同样,如何实现反向操作？
python machine-learning neural-network conv-neural-network tensorflow
我希望向我的代码添加功能，这样如果我想在任何时候终止代码，它都会安全地终止训练并保存变量。尽管我已经尝试寻找更好的解决方案，但我认为捕捉KeyboardInterrupt异常是我最好的选择。
然而，它会安全吗？更具体地说，以下代码是否有效：
with tf.Session() as sess
try:
for i in range(FLAGS.max_steps):
sess.run(train_op, feed_dict=some_feed_dictionary)
# Some other summary writing and evaluative operations
except KeyboardInterrupt:
print("Manual interrupt occurred.")
print('Done training for {} steps'.format(global_steps))
save_path = saver.save(sess, 'Standard CNN', global_step=global_steps, write_meta_graph=False)
或者考虑到键盘中断可以在任何 tensorflow 操作的中间发生，它是否不安全并且可能导致保存文件损坏？有没有足够的方法来做到这一点？
根据关于Dropout的原始论文,正则化方法可以应用于卷积层,通常可以提高它们的性能.TensorFlow功能tf.nn.dropout通过提供一个noise_shape参数来支持,允许用户选择张量的哪些部分将独立退出.然而,论文和文献都没有明确解释哪些维度应该独立保存,而TensorFlow对noise_shape工作原理的解释还不清楚.
只有带有noise_shape [i] == shape(x)[i]的维度才会做出独立的决定.
我假设对于形状的典型CNN层输出,[batch_size, height, width, channels]我们不希望单独的行或列自己丢失,而是整个通道(这将等同于完全连接的NN中的节点),与示例无关(即,批量中的不同示例可以删除不同的通道).我在这个假设中是否正确？
如果是这样,如何使用noise_shape参数实现具有这种特异性的辍学？可不可能是:
noise_shape=[batch_size, 1, 1, channels]
要么:
noise_shape=[1, height, width, 1]
machine-learning neural-network conv-neural-network tensorflow
最近，我读这在TensorFlow无证featuers指南，因为我需要通过可变长度的序列作为输入。但是，我发现该协议tf.train.SequenceExample相对容易混淆（特别是由于缺乏文档），并设法使用tf.train.Example罚款来构建输入管道。
使用有什么好处tf.train.SequenceExample吗？在存在专用于可变长度序列的协议时，使用标准示例协议似乎是骗子，但这会带来任何后果吗？
如标题中所述,是否有一个TensorFlow等效的numpy.all()函数来检查bool张量中的所有值是否都是True？实施此类检查的最佳方法是什么？
我希望将音频文件（.wav格式）的速度更改为少量（±25％）。问题是我需要保留文件的先前采样率。两种解决方案都涉及速度和螺距的变化，以及仅速度变化（速度变化）的方法都可以使用，因为理想情况下，我想将两者分开进行。