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RSS订阅转载 卷积网络基础知识---Depthwise Convolution && Pointwise Convolution && Separable Convolution
https://cloud.tencent.com/developer/article/1453992 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。 常规卷积运算 假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色图片。经过一个包含
2021-03-23 14:49:42
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原创 pytorch中repeat方法
repeat()沿着特定的维度重复这个张量，按照倍数扩充 1、x.repeat(a) 列数乘以a倍，对x进行横向赋值 import torch x = torch.tensor([1,2,3,4]) print(x) print(x.shape) xnew = x.repeat(3) # 注意x的维度没有被改变，repeat后的维度仅仅传入xnew中。 print(x) print(xnew) print(xnew.shape) 2、x.reshape(a,b) 列数先乘以b倍，再行数乘以a倍。即对x先
2021-03-01 10:23:20
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原创 numpy中的transpose函数使用方法
numpy中的transpose函数使用方法 https://www.cnblogs.com/caizhou520/p/11227986.html 写的很好 其中三维张量的轴如下
2021-02-28 17:09:48
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原创 Qt designer 工具使用
参考https://www.cnblogs.com/linyfeng/p/11223707.html 创建了一个login.ui文件后按照该博文的方法在python中实现，代码如下，添加了自己学习的注释 # 导入程序运行必须模块 import sys # PyQt5中使用的基本控件都在PyQt5.QtWidgets模块中 from PyQt5.QtWidgets import QApplication,QMainWindow # 导入designer工具生成的login模块 from login imp
2021-02-25 12:09:14
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原创 python利用循环和乘号创建二维数组遇到的问题
同样是刷矩阵的转置时想定义一个空的二维数组遇到的问题。 利用乘法定义二维数组 a = [[1]*3] b = [[1,2]*3] c = [[1]*3]*3 d = [[1,2]*3]*3 print(a) print(b) print(c) print(d) 结果 但有个缺陷，例如对d数组的元素进行改变时： d[0][0]=0 print(d) 结果： 会发现有三处改变。这是因为构建d时对[1,2,1,2,1,2]*3是浅拷贝。浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面的元素是原对象
2021-02-24 17:36:56
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原创 关于python赋值后，赋值对象元素改动，被赋值对象相应元素也改动的问题
第一次刷leetcode的矩阵转置就遇到了奇奇怪挂的问题，QAQ 代码如下 b = [] a = [2] b = a a[0] = 3 print(a) print(b) 结果如下 问了计科小哥哥说是因为a和b都指向了同一块内存地址，所以a[0]=1，相当于是对该内存地址的数组[0]进行了操作。所以同样指向这个内存地址的b的输出出来的值也变成了3. 估摸着是浅拷贝的知识。然鹅我还没太弄懂。 ...
2021-02-24 17:11:42
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空空如也
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