MXNet Data Loading模块的设计文档（高速IO）

最新推荐文章于 2024-04-27 13:14:28 发布
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分类专栏： 并行计算 文章标签： 并行计算
本文详细介绍了MXNet中DMLC#MXNetDataLoading模块的设计，利用dmlc-core的底层功能，实现了在ImageNet数据集上的高效数据加载和预处理，每秒可处理高达3000张图片。此模块旨在帮助开发者构建更高效的机器学习算法IO模块，充分发挥MXNet的并行与优化优势，显著提升深度神经网络的运算性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DMLC#MXNet Data Loading模块的设计文档O网页链接，利用dmlc-core的底层功能实现，在ImageNet数据集上单算loading和preprocessing每秒可以处理3000张图片。希望本文可以帮助大家高效地实现更多机器学习算法所需的IO模块，以充分发挥MXNet通过并行与优化所带来的强大DNN运算性能。

http://mxnet.readthedocs.org/en/latest/developer-guide/note_data_loading.html

卷积神经网络中的池化(Pooling)层
AI天才研究院
07-12 476
随机池化特征图中的元素按照其概率值大小随机选择，数值大的元素被选中的概率也大，它不像最大池化只取最大元素值，因此随机池化具有更强的泛化能力。可以在保持池化层功能的同时尽可能减少池化过程中带来的信息损失，更好地保留信息特征并改善网络的性能。最大池化只选择每个矩形子区域中的最大值，即提取特征图中响应最强烈的部分进入下一层，这种操作能够过滤网络中大量的冗余信息，但也会丢失特征图中的一些细节信息。平均池化选择每个矩形子区域中的平均值，可以提取特征图中所有特征的平均信息，从而保留更多的图像背景信息。
卷积操作的过程、参数说明、用CNN实现分类任务的代码
qq_42013445的博客
12-14 672
卷积操作的过程、参数说明、用CNN实现分类任务的代码
神经网络中关于卷积池化的计算（不为整数时，卷积向下取整，池化向上取整）
qinglv1的博客
07-30 1万+
输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为：97 #输出=（input_w+2*p-k）/stride +1 这个公式：N=...
神经网络模型的特征图尺寸使用公式计算不为整数的情况：卷积操作向下取整；池化操作则向上取整。
qq_43449643的博客
03-28 789
卷积和池化层的特征图尺寸计算公式几特殊情况处理
CNN卷积后输出size的计算
Pichairen
05-15 2万+
来个详细版的如下： source 来个简版的如下： source padding =“SAME”的情况： 这里插一句帮助理解：自动补全的话，考虑步长为1，每一卷积从第一个维度开始一步一步移动，直到最后一个维度，那么输出肯定是和原来的维度一样，如果步长不是1比如为2 就要向上取整。比如7*7的图像采用3*3大小的卷积核进行卷积操作，padding = “SAME”的情况下就是...
神经网络系列---卷积
weixin_43763292的博客
02-27 2035
需要注意的是，正向卷积和反向传播中的卷积（通常称为转置卷积或反卷积）在数学和实现上有一些不同。在神经网络的卷积层中，向下取整（Floor）是一种常用的策略，特别是在处理输出尺寸不是整数的情况时。这个翻转的卷积核（或旋转180度的卷积核）通常用于反向传播过程中，以计算相对于输入的梯度。简而言之，在正向传播中我们使用原始的卷积核，而在反向传播时，为了计算梯度，我们通常需要用到翻转的卷积核。对于正向传播，我们使用原始的卷积核进行卷积操作。举一个简单的例子，假设你有一个7x7的输入和一个3x3的卷积核，步长为2。
计算机视觉的应用29-卷积神经网络(CNN)中的变种：分组卷积、转置卷积、空洞卷积的计算过程
微学AI的博客
04-27 1749
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用29-卷积神经网络(CNN)中的变种：分组卷积、转置卷积、空洞卷积的计算过程。分组卷积将输入通道分为几组，对每组独立进行卷积操作，以减少计算量和模型参数。转置卷积也称为反卷积，它通过将输入特征图的元素扩展到更高维度的输出特征图来执行上采样。空洞卷积通过在输入特征图上引入“空洞”或“间隙”来增加感受野，从而在不增加额外参数的情况下扩大卷积核的有效覆盖范围。
神经网络中关于卷积池化的计算
zhongjunlang的专栏
03-15 4384
输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为：97解析：一层卷积 ：注意：这里卷积是向下取整的池化：二层卷积：计算尺寸不被整除只在G...
深度学习4之卷积神经网络
菜鸟中的菜中菜的博客
11-09 1738
第四课 Week 1 padding n x n 的图像，经过fxf卷积后，得到 (n−f+1)∗(n−f+1)( n − f + 1 ) ∗ ( n − f + 1 )(n−f+1)∗(n−f+1) 卷积会丢失边缘信息，因此pad原图像，输出变成 (n+2p−f+1)∗(n+2p−f+1)( n +2p − f + 1 ) ∗ ( n +2p − f + 1 )(n+2p−f+1)∗(n+2p−f+1)。 至于选择填充多少像素，通常有两个选择，分别叫做Valid卷积和Same卷积。 Valid卷积：不填充
卷积运算和运算后特征图大小计算2
胡侃有料的博客
04-23 3476
every blog every motto: I am a slow walker, but i never walk backwards. 0. 前言 主要讲下实际卷积运算中关于padding=same和padding=valid的输出特征图的大小，以及池化后特征图的大小。 1. 正文 1. 卷积运算 特别说明：卷积（除不尽）向下取整！！！！ 特别说明：卷积（除不尽）向下取整！！！！ 特别说明...
图像卷积原理及运算方法
热门推荐
kalp_yp
06-07 7万+
原理 卷积，有时也叫算子。用一个模板去和另一个图片对比，进行卷积运算。目的是使目标与目标之间的差距变得更大。卷积在数字图像处理中最常见的应用为锐化和边缘提取。 如边缘提取，假如目标像素点和它周边的值（上下左右前后的临点，具体的比邻范围依赖于算子的大小，3*3的算子比邻范围为1，5*5的为2，以此类推）得有较大差异，那么就可以通过这个算子对原图矩阵中的这个位置进行卷积运算，得出的值和该像素点原来...
图像卷积和池化操作后的特征图大小计算方法
ZJE
12-20 3万+
一，卷积操作 若图像为正方形：设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN： 若图像为矩形：设输入图像尺寸为WxH，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，图像深度(通道数)为C，Padding使用P，则： 卷积后输出图像大小： ， ， ...
几种特殊的卷积（转置卷积，空洞/膨胀卷积····）
jyjy0608的博客
03-28 5478
计算尺寸不被整除只在GoogLeNet中遇到过。卷积向下取整，池化向上取整。 stride为1的时候，当kernel为 3 padding为1或者kernel为5 padding为2 一看就是卷积前后尺寸不变 一：转置卷积 上采样的方法举例：最近邻，双线性插值，双立方插值等 转置卷积：上采样的一种方法，也被称为分数步长卷积或反卷积 转置卷积在论文中：DCGAN 比较容易理解的解释：转置卷积 注：转置卷积会在生成的图像中造成棋盘效应(checkerboard artifacts).本文推荐在使用转置卷积进.
关于卷积神经网络的几点猜想
xiaomu_347的博客
01-14 864
》首先一张图像通过卷积会不会改变尺寸大小有以下几种情况： 卷积+padding（solid表示不填充，same表示填充到不改变图像大小，这是TensorFlow的叫法，其他框架不一样） 卷积+padding(非补全式填充) 卷积stride不等于1 #https://www.zhihu.com/question/270777218 pooling池化层操作 在日常神经网络的构建过程中...
卷积向下取整 池化向上取整
风信子的猫Redamancy的快乐星球
07-22 3490
卷积向下取整 池化向上取整 在我计算GoogLeNet的每一步的图片的尺寸的时候 我运用卷积的计算公式对对我们的图片的尺寸进行计算，却发现是不行的，我就很疑惑 我用的是一下公式 （1）输入数据体的尺寸是W1×H1×D1W_1 \times H_1 \times D_1W1​×H1​×D1​ （2）四个超参数： 滤波器数量K 滤波器空间尺寸F 滑动步长S 零填充的数量P （3）输入数据体的尺寸为W2×H2×D2W_2 \times H_2 \times D_2W2​×H2​×D2​，其中W2=W1−F+2
卷积池化取整问题
Larkii 的博客
10-30 1696
卷积输出(向下取整): H+2P−FHS+1\frac{H+2P-FH}{S}+1SH+2P−FH​+1 　　　池化输出(向上取整): H−FHS+1\frac{H-FH}{S}+1SH−FH​+1
tensorflow中卷积及池化层以后输出图像尺寸的大小计算方法
TI09257的博客
07-10 9359
卷积层后输出图像大小为：（W+2P-f）/stride+1并向下取整。如输入图像宽度为29，f为3，padding为'SAME',则输出图像大小为（29+2*1-3）/2+1=15。池化层输出图像的大小为W/stride，向上取整。如图像宽度为29，步长为2，则输出图像大小为15....
向上取整 向下取整
床前明月光
08-08 2722
使用floor函数。floor(x)返回的是小于或等于x的最大整数。如： floor(2.5) = 2 floor(-2.5) = -3 使用ceil函数。ceil(x)返回的是大于x的最小整数。如： ceil(2.5) = 3 ceil(-2.5) = -2 floor()是向负无穷大舍入，floor(-2.5) = -3；ceil()是向正无穷大舍入，ceil(-2.5) = -2
一维卷积 和 因果卷积
最新发布
02-13
### 一维卷积与因果卷积的概念 #### 一维卷积 (Conv1D) 在一维卷积操作中，滤波器沿着输入数据的一维方向滑动并执行局部加权求和运算。这种类型的卷积广泛应用于自然语言处理(NLP)领域中的文本分类、情感分析等任务[^2]。 对于长度为 \( n \) 的序列 \( X=(x_0, x_1,...,x_{n-1}) \)，以及大小为 \( k \) 的核函数\( W=(w_0,w_1,…,w_{k−1}) \)，则第 i 位置处的输出可以表示为： \[ y_i=\sum^{k}_{j=0} w_j * x_{i+j-k//2} \] 其中 \( k//2 \) 表示向下取整除法的结果，用于中心化窗口的位置计算。 ```python import torch.nn as nn class OneDimCNN(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size): super(OneDimCNN, self).__init__() self.conv = nn.Conv1d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size) def forward(self, x): return self.conv(x) ``` #### 因果卷积(Causal Convolution) 因果卷积是一种特殊形式的一维卷积，在时间序列预测模型如Temporal Convolutional Networks(TCNs)[^1] 中尤为重要。其核心特点是保持未来时刻的信息不会影响当前或过去的预测结果，从而确保了模型的时间顺序一致性。为了实现这一点，通常会在标准卷积基础上增加额外填充来延迟输出，使得每次只考虑过去的数据点作为输入特征的一部分。 具体来说，如果采用宽度为 \( d \) 的零填充，则有效感受野范围变为从当前位置向前延伸至最远距离等于该层所有前向连接路径上累积步长总和的地方；而传统非因果版本可能会无意间引入来自未来的干扰项进入训练过程之中。 ```python import torch.nn.functional as F def causal_conv1d(input_tensor, weight_matrix, bias_vector=None, dilation=1): padding = (weight_matrix.shape[-1] - 1) * dilation padded_input = F.pad(input_tensor, pad=(padding, 0)) output = F.conv1d(padded_input, weight_matrix, bias=bias_vector, dilation=dilation) return output ``` ### 应用场景对比 - **一维卷积(Conv1D)** 更适合于那些不严格依赖绝对时间轴的任务，比如词嵌入后的句子编码、音频信号处理等领域。 - **因果卷积** 则特别适用于需要维持严格的时序关系建模场合下，例如股票价格走势预估、语音识别中的连续字符生成等问题解决当中。
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