为什么有pad和pack操作？先看一个例子，这个batch中有5个sample 如果不用pack和pad操作会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是padding了多余的pad符号，这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符，这样得到的句子表示就会有误差，更直观的如下图：那么我们正确的做法应该是怎么样呢？在上面这个例子，我们想要得到的表示仅仅是LSTM
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2024-09-29 12:19:18
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conv2d是CNN中必须吃透的一个函数函数的api说明，在tensorflow的api文档中描述如下Padding中的SAME和VALID文档说的很仔细，字面上就是SAME会先补零，然后再
原创
2022-08-12 21:01:26
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简介我们知道，在对图像执行卷积操作时，如果不对图像边缘进行填充，卷积核将无法到达图像边缘的像素，而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化，这会造成许多麻烦。因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作，以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变。例如，若卷积核大小为3x3，那么就应该设定padding=1，即填充1层边缘像素；若卷积核大小为7x7，那么就应该设定padding=3，填充
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2024-01-12 15:02:05
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pytorch与tensorflow主要是padding的指定不同。tensorflow主要有两种方式‘same’、与‘valid’。其卷积尺寸计算公式为：注：这里假设图像尺寸长宽一样 same：说明卷积之后的图像尺寸与输入图像一样，则 输出图像尺寸=输入图像尺寸/卷积核步长（若除不尽，向上取整） valid：相当于padding=0，表示没有填充 输出图像尺寸=(输入图像尺寸-卷积核尺寸)/卷积
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2023-12-06 20:18:32
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一. Caffe、Tensorflow的padding策略在之前的转载过的一篇文章——《tensorflow ckpt文件转caffemodel时遇到的坑》提到过，caffe的padding方式和tensorflow的padding方式有很大的区别，输出无法对齐。这是为什么呢？下面简单回顾一下：卷积操作输出的形状计算公式是这样的：output_shape = (image_shape-filter
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2023-12-15 21:31:49
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/62760780
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2023-05-18 17:05:37
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一般我们会认为2维卷积的计算分为了以下3类：1.full 2.same 3. valid参考：https://cn.mathworks.com/help/matlab/ref/conv2.html?same和valid相信各位同学都不陌生。Valid指不进行padding操作，而same则是通过padding使得卷积之后输出的feature map尺寸保持不变(相对于输
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2023-12-04 14:52:11
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1. 为什么要用pack_padded_sequence 在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时，经常会遇到序列长度不一样的情况，此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐（可以都填充为batch中最长序列的长度，也可以设置一个统一的长度，对所有序列长截短填），方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练，填充后一个batch的序列可以统一处
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2024-09-14 16:43:25
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<>小白学PyTorch | 11 MobileNet详解及PyTorch实现小白学PyTorch | 10 pytorch常见运算详解小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构小白学PyTorch | 8 实战之MNIST小试牛刀小白学PyTorch | 7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解小白学PyTorch | 6 模型的
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2024-01-11 08:50:07
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参考目录：1 基本函数1.1 Compose1.2 RandomChoice1.3 RandomOrder2 PIL上的操作2.1 中心切割CenterCrop2.2 随机切割RandomCrop2.3 随机比例切割2.4 颜色震颤ColorJitter2.5 随机旋转RandomRotation2.6 灰度化Grayscale2.7 size2.8 概率随机(常用)3 Tensor上的操作3.1
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2024-08-03 14:52:14
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区别SAME和VALIDVALIDinput = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5])) filter = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,1])) op = tf.nn.conv2d(input, filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID') ...
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2023-01-13 00:20:05
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在用tensorflow调用卷积核api的时候，会有填padding方式的参数，找到源码中的函数定义如下（max pooling也是一样）： def conv2d(input,
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2022-05-18 20:54:42
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参考：https://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-tIf you like ascii art:"VALID" = without padding:inputs: 1 2 3 4
原创
2023-05-31 10:50:19
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import tensorflow as tfinp = tf.Variable(tf.random_normal([1,5,5,5])) fil = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,5,2])) op = tf.nn.conv2d(inp, fil, strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID') op1 = tf.n...
原创
2023-01-13 00:19:54
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卷积 tf.nn.conv2d普通卷积空洞卷积卷积函数 普通卷积Padding 方式（边缘填充方式）有两种：SAME ：在边缘补充0VALID：不做任何填补，当有剩余项时，VALID采用的方式是“丢弃”。采用 SAME 的 padding 方式相比 VALID 的优势是，可以充分利用输入的数据，把所有信息都加入运算。所以大部分时候，使用卷积时Padding 方式都是 SAME。Stride（步长
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2024-04-15 13:32:40
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TensorFlow 中卷积操作和池化操作中都有一个参数 padding，其可选值有 ['VALID', 'SAME']。在 TensorFlow 文档中只是给出了输出张量的维度计算方式，但是并没有说明当 padding='SAME'其给出的输出张量的维度计算公式：VALID 方式：output_shape[i] = ceil((input_shape[i] - (filter_shape[i]
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2024-04-24 06:59:45
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num_embeddings (python:int) – 词典的大小尺寸，比如总共出现5000个词，那就输入5000。此时index为（0-4999）embedding_dim (python:int) – 嵌入向量的维度，即用多少维来表示一个符号。padding_idx (python:int, optional) – 填充id，比如，输入长度为100，但是每次的句子长度并不一样，后面就需要用
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2024-01-03 12:42:42
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# PyTorch中的Padding：理解和应用
在深度学习中，特别是在处理图像和序列数据时，Padding（填充）是一项重要的操作。Padding使得输入数据适应特定的形状，从而便于进行卷积、池化等操作。本文将深入探讨PyTorch中的Padding及其应用，提供代码示例，并帮助你理解如何在实际项目中有效使用Padding。
## 什么是Padding？
Padding是指在数据的边界添加
简介我们知道，在对图像执行卷积操作时，如果不对图像边缘进行填充，卷积核将无法到达图像边缘的像素，而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化，这会造成许多麻烦。因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作，以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变。例如，若卷积核大小为3x3，那么就应该设定padding=1，即填充1层边缘像素；若卷积核大小为7x7，那么就应该设定padding=3，填充
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2023-10-21 21:39:49
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一、AlexNet网络结构 二、model.py搭建网络详解1.nn.Sequential()与demo1不同，这里使用的nn.Sequential()可以将一系列结构打包成新的结构，用这种结构的好处主要是可以简化代码2.pytorch卷积函数Conv2d()里面的padding参数padding = 1表示上下左右各自补一行一列0padding = (2, 1)表示上下两行各自
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2023-12-27 22:16:05
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