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卷积将为每个5x5补丁计算32个特征。它的重量张量将有一个形状[5,5,1,32]。前两个维度是色块大小，下一个是输入通道的数量，最后一个是输出通道的数量。我们还将为每个输出通道分配一个偏置矢量。
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例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。我们的目标不是培养一个真正精心设计的模型来实现最先进的性能（尽管我们会在稍后为您提供代码！）
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防火墙考虑 参与swarm的Docker守护进程需要通过以下端口相互通信的能力： 端口7946TCP/UDP用于容器网络发现。4789容器覆盖网络的端口UDP。
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如果您发现默认的Inceptionv3模型对于您的应用程序太大或太慢，请查看下面的“其他模型架构”部分，以了解如何加速和缩小您的网络。
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通过保持验证集不同，您可以确保该模型能够处理以前从未见过的数据。测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
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