使用conv2d可以建立乙個卷積核來對輸入資料進行卷積計算，然後輸出結果，其建立的卷積核可以處理二維資料。依次類推，conv1d可以用於處理一維資料，conv3d可以用於處理三維資料。在進行神經層級整合時，如果使用該層作為第一層級，則需要配置input_shape引數。在使用conv2d時，需要配置的主要引數如下：
tf.keras.layers.conv2d
( filters,
kernel_size,
strides=(1
,1),
padding=
'valid'
, data_format=
none
, dilation_rate=(1
,1),
activation=
none
, use_bias=
true
, kernel_initializer=
'glorot_uniform'
, bias_initializer=
'zeros'
, kernel_regularizer=
none
, bias_regularizer=
none
, activity_regularizer=
none
, kernel_constraint=
none
, bias_constraint=
none
,**kwargs
)
基於tensorflow2實現卷積神經網路
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tensorflow 引入了 tf.gradienttape 這個 求導記錄器 來實現自動求導 如何使用 tf.gradienttape 計算函式 y x x 2 在 x 3 時的導數 import tensorflow as tf x tf.variable initial value 3.初始化...