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tensorflow 实现自定义layer并添加到计算图中
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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目的

将用户自定义的layer结合tensorflow自带的layer组成多层layer的计算图。

实现功能

对2D图像进行滑动窗口平均，并通过自定义的操作layer返回结果。

import tensorflow as tf
import numpy as np
sess = tf.Session()

#将size设为[1, 4, 4, 1]是因为tf中图像函数是处理四维图片的。
#这四维依次是： 图片数量，高度， 宽度， 颜色通道
x_shape = [1,4,4,1]
x_val = np.random.uniform(size = x_shape)


#tf.nn.conv2d中name表明该layer命名为“Moving_Avg_Window”
#该卷积核为[[0.25,0.25],[0.25,0.25]],所以是一个求平均操作
x_data = tf.placeholder(tf.float32, shape = x_shape)
my_filter = tf.constant(0.25, shape = [2,2,1,1])
my_strides = [1,2,2,1]
mov_avg_layer = tf.nn.conv2d(x_data, my_filter, my_strides, padding = 'SAME', name = 'Moving_Avg_Window')


#自定义layer，对卷积操作之后的输出做操作
def custom_layer(input_matrix):
  input_matrix_sqeeze = tf.squeeze(input_matrix)
  A = tf.constant([1.,2.],[-1.,3.])
  b = tf.constant(1., shape = [2,2])
  temp1 = tf.matmul(A, input_matrix_sqeeze)
  temp2 = tf.add(temp1, b)
  return(tf.sigmod(temp2))
#把刚刚自定义的layer加入到计算图中，并给予自定义的命名(利用tf.name_scope())
with tf.name_scope('Custom_Layer') as scope:
  custom_layer1 = custom_layer(mov_avg_layer)


#为占位符传入4*4图片，并执行计算图
print(sess.run(custom_layer, feed_dict= {x_data: x_val}))

以上这篇tensorflow 实现自定义layer并添加到计算图中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，也希望大家多多支持。

标签：
tensorflow,自定义,layer,计算图
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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