如何在CNN TensorFlow中設置網絡權重？

Question

我在以下鏈接中將以下代碼用於卷積神經網絡： https ： //github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py ，我想為模型設置參數：

我的輸入是35 * 128的數組

我設置了以下網絡參數：

# Network Parameters
n_input = 35*128 
n_classes = 6 
dropout = 0.75

您能否讓我知道如何設置權重和偏見？ 默認值為：

# Store layers weight & bias
weights = {
    # 5x5 conv, 1 input, 32 outputs
    'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])),
    # 5x5 conv, 32 inputs, 64 outputs
    'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])),
    # fully connected, 7*7*64 inputs, 1024 outputs
    'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*64, 1024])),
    # 1024 inputs, 10 outputs (class prediction)
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_classes]))
}

biases = {
    'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([32])),
    'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([64])),
    'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}

Answer 1

我的聲譽不足，無法發表評論。 因此，只需通過設置權重和偏差來明確說明您的確切意思。 如果要使用某些條件設置值，請參見此鏈接https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random_normal

在這里，您可以指定權重和偏差值的平均值，標准差和dtype。

Answer 2

最后，我通過閱讀下面的tensorflow教程找到了自己的解決方案，這確實很有幫助：

https://www.tensorflow.org/tutorials/layers

我的輸入圖像大小為35 * 128，我應該在密集層（'wd1'）中將參數設置為9 * 32 * 64。

'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([9*32*64, 1024]))