在构建卷积神经网络时，遇到了这个错误ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3.这是说conv2d（卷积层）的输入和这一层不兼容，期望的维度是4，实际给的是3。这一层的维度是， （样本个数，长度，宽度，灰度），我们在导入训练数据时，如果数据没有指定

如下代码片段outputs = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.GRU(units=half_depth, use_bias=False, return_sequences=True,return_state=False))(rnn_input)OP_REQUIRES failed at variable_ops.cc:104 Alrea

在使用nn.utils.rnn.pad_sequence时,遇到如上错误,原因是使用方式错误.大小为“L x *”的序列，如果batch_first为False，并且“T x B x *”当维度大于2时, 一般会包含batch size,所以要指定batch_size是否是第一维度。用padding_value填充可变长度张量列表。pad_sequence 沿新维度堆叠张量列表，最后一维必须一致,

我们使用指数函数y=a+bx+cx3+dx5y=a+bx+cx^3+dx^5y=a+bx+cx3+dx5来拟合三角函数sin函数y=sin(x)y=sin(x)y=sin(x)由泰勒公式也可知，sin可以展开为指数形式的多项式代码如下：dtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")x = torch.linspace(-math.pi, math.p

pytorch中使用LayerNorm的两种方式，一个是。下面代码是分别使用这两种方式以及一种自己实现的方式。

【error】Trying to backward through the graph a second time, but the saved intermediate results have already been freedRuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the saved int

官方文档在这里。conv1d具体不做介绍了，本篇只做pytorch的API使用介绍.torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode=‘zeros’, device=None, dtype=None)计算

问题现象undefined reference to xxx一般copy了别人的代码，直接拿来编译，可能会遇到这种问题。网上找了很多答案都没有对应的解答。头文件已经引用了，而且对应的库文件或者源码文件都在工程里，但是就是提示找不到。IDE可以提示跳转，说明是可以找到函数实现的，但是跳转直接跳到了.c文件里。这才让我恍然明白，这个文件是c写的，而我的工程是c++的。问题解决因为c和c++对函数名的编

本文中使用的语言为c++，使用的三方库为fftw，libsndfile音频的时域转频域这一部分主要使用傅里叶变换，将时域转成频域。这一块的帖子已经很多，这里不再赘述了。主要注意点如下：fftw库的使用，请参考 fftw官网libsndfile库的使用，请参考 libsndfile官网窗体采用汉宁窗，宽度为512ms，处理音频采样率为8k，16bit，单声道，窗体移动为1/2窗体宽度...

时域上尝试如原始音频时域如下：假如将所有数据乘上5. 可以发现有些地方都“破音”了。for (int i = 0; i < N; ++i) {in[i] =in[i]*5;}效果如下，频域上的尝试这种操作在频域中也可以做。将时域数据通过DFT转成频域数据，然后在实数部分和虚数部分都乘以相同系数5。for (int i = ...