L****8 发帖数: 3938 | 1 MatConvnet 是分开两层 内存消耗大
caffe tensorflow等 怎么搞得? | c*******9 发帖数: 9032 | 2 tensorflow在一起。
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
【在 L****8 的大作中提到】 : MatConvnet 是分开两层 内存消耗大 : caffe tensorflow等 怎么搞得?
| L****8 发帖数: 3938 | 3 conv2d(x_image, W_conv1) 如果返回的是值
那就是分开的两层
有没有这种 conv_relu(X, W) ?
【在 c*******9 的大作中提到】 : tensorflow在一起。 : h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
| c*******9 发帖数: 9032 | 4 这仅仅是符号,不是过程函数,tensorflow 会把公式符号转为高效的具体实现,从概
念上,tensorflow当作一层,
实现上也不会那么傻。据说caffe 2也要搞符号处理。
【在 L****8 的大作中提到】 : conv2d(x_image, W_conv1) 如果返回的是值 : 那就是分开的两层 : 有没有这种 conv_relu(X, W) ?
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