
深度学习
文章平均质量分 79
论文学习笔记、知识点总结
码农高射炮
这个作者很懒,什么都没留下…
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Python中的数学运算
一、加减乘除运算张量(数组)之间的+、-、*、/,在python支持自动Broadcast机制。不过不是所有的张量之间都支持,需要进行普适性判断Broadcasting普适性判断:首先将两个shape靠右对齐,对于长度为1的维度,默认这个数据普遍适合于当前维度的其他位置;对于不存在的维度,则在增加新维度后默认当前数据也是普适于新维度的,从而可以扩展为更多维度数、任意长度的张量形状。若对齐之后shape对应维度的值都大于1且不相等,则不满足。例如:a.shape:(2,32,32,4),b.原创 2022-03-17 10:51:49 · 3427 阅读 · 0 评论 -
深度学习服务器配置过程
1、安装系统1.1 系统配置:显卡:Tesla P100;系统:Ubuntu16.04-desktop(英文版)软件:cuda+cudnn+docker+nvidia-docker1.2 换源ubuntu16.04换国内最快源(其它版本也适用)1.3 安装中文输入法System Settings->Language Support(弹出界面,选择install)->Install/Remove Languages->Chinese(Simplified)->再原创 2022-02-26 20:05:46 · 4941 阅读 · 2 评论 -
tf padding方式和输出特征图大小关系
一、基本公式(普通卷积)输出大小 = (输入大小-卷积核大小+2*填充大小)/步长+1(向下取整)二、普通卷积padding=‘SAME’:输出大小=输入大小/步长(向上取整)(SAME方式时padding大小是由tf自动决定,一般都是将输入大小填充到步长的整数倍)padding=‘VALID’:输出大小=(输入大小-卷积核大小+1)/步长(即无填充时的最基本公式)示例如下:# SAME方式x = tf.random.normal([2,5,5,3])w = tf.random.normal原创 2021-12-30 11:35:26 · 1311 阅读 · 0 评论