kernel生成patch

1 下一个基础版本,将最新的patch文件patch进去
2 将修改的文件同步到patch后的文件里
3 将修改后的文件和一个新的基础版本进行diff,得出一个新的patch。

diff -Nur ../pfring/linux-2.6.24.7(源目录) linux-2.6.24.7(修改后目录) > kernel.patch
### PatchGAN 的卷积核参数与特性 PatchGAN 是一种常用于图像到图像转换任务中的生成对抗网络架构。其核心在于判别器的设计,该判别器不是对整张图片的真实性做出判断,而是针对图像的局部区域(即 patches)。这种设计有助于保留更多的高频细节。 #### 卷积核参数配置 对于 PatchGAN 中使用的卷积层,通常采用较小尺寸的卷积核,具体来说: - **卷积核大小**:大多数情况下选用 `4×4` 大小的卷积核[^1]。 - **步幅 (Stride)**:一般设定为 2,这意味着每次滑动窗口移动两个像素位置,这可以在一定程度上减少特征图的空间维度而不至于过度压缩信息量。 - **填充方式 (Padding)**:"same" 填充模式被广泛应用于保持输入输出的高度宽度一致,除了最后一个可能使用 "valid" 不做额外填充以适应特定需求。 - **通道数变化**:随着层数加深,通道数量逐渐增大,比如从初始阶段的64个通道逐步扩展至最高可达512个通道,这样的增长趋势有利于捕捉更复杂的纹理和结构特征。 #### 特性描述 - **多尺度感受野**:由于采用了不同层次上的下采样操作以及跳跃连接机制,使得模型能够在多个尺度上获取上下文信息,增强了对全局布局的理解能力。 - **防止过拟合措施**:引入了批量归一化 Batch Normalization 和谱归一化 Spectral Normalization 技术来稳定训练过程并缓解内部协方差偏移现象;同时利用 Leaky ReLU 替代传统的ReLU作为激活函数,允许负值传递少量梯度信号,进一步改善收敛性能。 #### Python实现示例 以下是基于 PyTorch 框架的一个简化版 PatchGAN 判别器定义: ```python import torch.nn as nn class NLayerDiscriminator(nn.Module): """Defines a PatchGAN discriminator""" def __init__(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d): super(NLayerDiscriminator, self).__init__() kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1.0) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): # gradually increase the number of filters nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=False), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=False), # last layer uses stride=1 instead of 2 norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] # output 1 channel prediction map self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input) ```
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