计算输出维度的方法

最新推荐文章于 2025-01-27 23:46:07 发布
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自动混合精度(AMP)方法autocast和GradScaler
qq_45893652的博客
11-10 3090
之前大多数的学习框架都是用float32的精度进行训练，AMP做的改进就是使用float32和float16相结合进行训练，并且相同的超参数实现了与使用float32几乎相同的精度autocast 和 GradScaler 一般配合使用，起到作用一般就是减少显存占用，加快模型训练速度。
卷积、池化计算总结（输出维度、计算量、参数量）
m0_73954489的博客
11-13 7150
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矩阵维度必须一致_随笔1: PyTorch中矩阵乘法总结
weixin_40008135的博客
12-05 436
导读：本文尝试总结在写PyTorch代码时候用到的各种乘法的用法，本文所述内容并非系统且严谨的描述，仅作为本人笔记会议使用。1. 二维矩阵乘法 , 其中 , , 输出 的维度是。该函数一般只用来计算两个二维矩阵的矩阵乘法，而且不支持broadcast操作。2. 三维带Batch矩阵乘法 由于神经网络训练一般采用mini-batch，经常输入的是三维带batch矩阵，所以提供 ,其中 , , ...
【深度学习】卷积计算后输出维度计算方法
杨小浩浩的博客
12-22 1万+
卷积运算 深度学习中，利用卷积核对图片提取特征已经十分常用且普遍，本文介绍经过卷积运算后的输出维度计算方法。 卷积输出维度计算 已知： 假设输入的图片尺寸：A x A 卷积核大小：K 步长Stride：S Padding大小：P 求解： 输出的embedding维度B：B = (A + 2*P - K) / S + 1 逐步理解： A + 2*P (size + 2 * padding) ===> 将原图片拓展 A + 2*P - K ===> 根据卷积核大小把最后一个抛掉 (A + 2*
不同维度的矩阵相乘的维度结果（高维数组相乘的运算规则）、时间复杂度计算
Drug discovery
10-05 2万+
一张图就明白了 二个矩阵乘法 对于矩阵A(n*m),B(m*n), 这里A(n*m)表示A是n行乘m列的矩阵。 如果A*B，那么复杂度为O(n*m*n),即O(n^2m) 。进一步思考，为什么呢，直接代码解释： for(i=0;i<n;i++){ //A矩阵中的n for(j=0;j<m;j++){ //A矩阵中的m 或者B矩阵中的m ,一样的 for(k=0;k<n;k++){ //B矩阵中的n ...
深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15
公众号：快乐变态屋 漂亮大男孩的罗德岛
01-27 1505
在卷积和池化操作中计算输出维度的公式。
keras获得model中某一层的某一个Tensor的输出维度教程
09-18
在Keras中，我们经常需要了解模型中不同层的输出维度，这对于理解和调试模型至关重要。本文将详细介绍如何在Keras中获取模型中某一层的特定Tensor（张量）的输出维度。 首先，我们需要了解Keras中的基本概念。在...
池化层输出数据的维度计算公式
m0_51200050的博客
06-24 1682
池化层（Pooling Layer）在卷积神经网络中常用于下采样。池化操作有助于减少模型的参数量和计算量，并防止过拟合。池化层常见的类型包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。举个例子，假设输入特征图的尺寸为。因此，池化层输出的特征图尺寸为。，池化层输出特征图的高度。假设输入特征图的尺寸为。
【笔记】卷积神经网络中输出维度的计算
qq_43872529的博客
09-26 2876
卷积神经网络中输出维度的计算 ① 令输入维度的高度为：nhn_hnh​、输出维度的宽度为：nwn_wnw​ ② 令卷积核的高度为：khk_hkh​、卷积核的宽度为：kwk_wkw​ ③ 令行填充为：php_hph​、列填充为：pwp_wpw​ ④ 令垂直步幅为：shs_hsh​、水平步幅为：sws_wsw​ 即输入维度经过卷积核后得到的输出维度为： ⌊(nh−kh+ph+sh)/sh⌋×⌊(nw−kw+pw+sw)/sw⌋ \left\lfloor\left(n_{h}-k_{h}+p_{h}+s_.
卷积维度变化通用计算公式
Pandas_007的博客
01-16 914
在深度学习中，卷积操作、填充、步幅等参数影响特征图的输出维度。为了计算通用维度变化，可以使用以下公式来总结卷积和批归一化层的输出维度公式：
卷积层和池化层输入输出计算
chen的博客
03-04 2667
一维卷积层和池化层以及二维卷积层和池化层在处理数据的维度上有一些关键的区别。这些差异主要体现在数据的形状、卷积核的维度、以及计算中的一些细节上。一维卷积和池化主要用于处理序列数据，比如时间序列或文本数据。输入数据是一个序列，可以看作是一维的，具有长度。一维卷积核在一个维度上进行滑动操作，只考虑输入序列的局部信息。卷积核的大小是在这一个维度上的窗口大小。一维池化层通常是在一个维度上对局部信息进行池化操作，通常使用最大池化或平均池化。池化窗口的大小和步幅也是在这一个维度上。
Python数据分析——Numpy
Fangxingt的博客
01-25 1009
一、数据的维度 一个数据：表达一个含义 一组数据：表达一个或多个含义 维度：一组数据的组织形式一维数据：对等关系，有序或无序 有序结构包括： （1）列表：数据类型可以不同 （2）数组：数据类型相同二维数据：多个一维数据构成 高维数据：利用二元关系展示数据间的复杂结构维度的Python表示： 一维数据：列表和集合 二维数据：列表 三维数据：列表 高维数据：字典 或 JSON、XM
tensorflow获取变量维度信息
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shuzfan的专栏
01-13 2万+
tensorflow版本1.4 获取变量维度是一个使用频繁的操作，在tensorflow中获取变量维度主要用到的操作有以下三种： Tensor.shape Tensor.get_shape() tf.shape(input,name=None,out_type=tf.int32) 对上面三种操作做一下简单分析：（这三种操作先记作A、B、C） A 和 B 基本一样，只不过前者是Tens
Python输出矩阵的维度（行和列数）
baidu_38662087的博客
11-17 1万+
python基础之使用numpy中的shape()、len()和ndim函数输出矩阵的维度
输入和输出(IO)概述
dreamzuora的博客
03-25 1万+
什么是IO:(Input/Output):输入和输出.IO设备: 和电脑通信的设备. 输入设备:麦克风,扫描器,键盘,鼠标等. 输出设备:显示器,打印机,投影仪,耳机,音响等.为什么程序需要IO呢? 案例1:打游戏操作,得分比较高,存储游戏的信息(XXX-888分). 此时需要把游戏中的数据存储起来,只能存储在文件中. 案例2:打游戏操作,查看游戏英雄榜, 英雄榜
解释卷积层输出维度计算公式
tanglinjie的优快云博客
06-17 6170
先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 证明： 1.在过滤器移动过程中左边缘对应的下标最大为W-F+2P+1，不能够再比这个数大了，因为得保证过滤器能够覆盖F*F的区域。 2.如果直接用（W-F+2P+1）/S是不正确的，因为可能尾部的小区间长度可能小于S，但是这个小区间...
CNN输出数据维度计算公式
qq_34358193的博客
01-15 8260
输入图片大小：W x W  Filter大小：F x F Stride：S Padding ：P 输出图片：N x N N = ( W - F + 2*P )/S + 1 另： 对于一个28*28的数组，输入数据首先连接1个卷积层和一个池化层，conv1的神经元数目为10，卷积核大小为（5，5），定义pool1大小（2，2）意思将2*2区域共4个像素统计为1个像素，这样这层数据量减少...
【PyTorch】打印模型结构、输出维度和参数信息（torchsummary）
XavierJ的博客
12-20 1万+
引言 安装 pip install torchsummary 用法 示例 from torchvision import models from torchsummary import summary resnet18 = models.resnet18().cpu().cuda() # 不加.cuda()会报错 summary(resnet18, (3, 224, 224)) 输出 -------------------------------------------------------
输出维度
最新发布
03-18
### 输出维度的概念 输出维度是指神经网络模型或其某一层所产生的张量形状，通常表示为 `(batch_size, ..., output_features)` 的形式。具体来说： - **Batch Size**: 数据批次大小，指一次前向传播处理的数据样本...
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