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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