- @weixin_41514525
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CNN中卷积的特点:权值共享、局部连接权值共享: 卷积操作会产生多个channel, 而每个channel中的每个元素值都是由相同的卷积核产生的, 一个卷积核kernel可以看成是一个模式搜索器，它对特定的模式感兴趣，换言之，只有特定的模式才能使其激活，激活则代表输出值较大。由于对于图像来说特定的模式可以出现在图像的任何位置，因此卷积核也需要对整张图片进行完整的搜索(卷积核滑动)，以搜索出所有其感
RuntimeError: expected scalar type Double but found Float原因: tensor的数据类型dtype不正确解决: 将数据类型转为float32tensor.to(torch.float32)
albumentations ToTensorV2from albumentations.pytorch import ToTensorV2ToTensorV2(p=1)只会[h, w, c] -> [c, h, w]，不会将数据映射到[0, 1]
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Linux下自带2.7的python，而现在3.x的python用于更为广泛，切换默认版本就很需要。依此执行下面3条命令：cd /usr/binsudo rm -rf pythonsudo ln -s /usr/bin/python3/usr/bin/python...
<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>test</title><style>*{margin: 0px;padding: 0px;}...
Pytorch 中tensor.sum(axis) 会按照指定的维度进行求和，但是对于N * C * H * W 这种类型的输入，如果通过 sum 获得 N * C * 1 * 1 的输出该怎么做？a = torch.ones(size=(1, 3, 4, 4))b = a.sum(axis=[2, 3], keepdim=True)print(b.shape)# (1, 3, 1, )print