研1日记6

  1. 一般输入参数为batch_size×num_features×height×width

当高度和宽度不一样时,分别计算即可。

2.ReLU函数的表达式为:f(x) = max(0, x)。

3.Pytorch中最大池化层Maxpool的作用说明及实例使用(附代码)-CSDN博客

4.假设x的形状是(A, B, C, D),其中ABCD是各个维度的尺寸。执行x = torch.flatten(x, 1)后,x的新形状将会是(A, B*C*D)。这是因为从第二个维度(索引为1的维度,即B维度)开始,所有后续的维度都被合并成了一个维度。

相关推荐
Raink老师1 小时前
【AI面试临阵磨枪-70】Agent 系统如何做分布式调度、跨服务协作、故障恢复?
人工智能·面试·职场和发展
tedcloud1231 小时前
RTK部署教程:构建稳定的AI Workflow环境
服务器·javascript·人工智能·typescript·ocr
Raink老师1 小时前
【AI面试临阵磨枪-71】如何用 AI 优化推荐系统、内容审核、广告创意、搜索体验?
人工智能·面试·职场和发展
AI医影跨模态组学1 小时前
Biomarker Res(IF=11.5)安徽医科大学第一医院:基于机器学习的放射组学模型:子宫内膜癌患者的预后预测及机制探索
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像·影像组学
ftpeak1 小时前
Mooncake:以 KVCache 为中心的分离式 LLM 服务架构
人工智能·ai·架构·ai编程·ai开发
lqqjuly2 小时前
Transformer架构详解 - 第一、二部分:基础与核心思想、核心组件详解
深度学习·神经网络·自然语言处理
Terrence Shen2 小时前
Hermes agent的tools是怎么落地应用的系列
人工智能·llm·agent·hermes
Raink老师2 小时前
【AI面试临阵磨枪-72】电商全场景 AI Agent 设计(商品咨询 / 订单 / 物流 / 售后 / 退款)
人工智能·面试·职场和发展
仙女修炼史2 小时前
CNN更看重Texture还是shape:imagenet-trained cnns are biased
论文阅读·人工智能·cnn
视***间2 小时前
视程空间 AIR SC6N0-C-MB NX 16GB 规格详解与机器人/机器狗适配说明
人工智能·机器人·边缘计算·机器狗·ai算力·具身机器人·视程空间