有时候遇到不支持maxpool3d的硬件或算子时候，可将其改成maxpool2d加上maxpool1d组合
原创
2023-06-15 11:09:02
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# 如何实现 "pytorch MaxPool2d"
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意分享关于"pytorch MaxPool2d"的知识。在本文中，我将向你展示如何实现MaxPool2d这一功能，并帮助你了解每一步的具体代码实现。
## 整体流程
首先，让我们总结一下实现"pytorch MaxPool2d"的整个过程。下面是一个表格，展示了具体的步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-04-10 05:18:12
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在神经网络中 池化层是比较重要的，是提取重要信息的操作，可以去掉不重要的信息，减少计算开销。下面我们来介绍 MaxPool2d的使用方法。API官网文档MaxPool2d 参数介绍kernel_size ：表示做最大池化的窗口大小，可以是单个值，也可以是tuple元组stride ：步长，可以是单个值，也可以是tuple元组padding ：填充，可以是单个值，也可以是tuple元组dilatio
我在运行keras代码的时候，出现了以下的错误：Traceback (most recent cal
原创
2022-08-12 07:38:01
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Max Power时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒
空间限制：C/C++ 32768K，其他语言65536K
64bit IO Format: %lld题目描述小卤蛋刚把dnf的技能点重新洗了一遍,现在他要重新加点,假设他的技能树一共有n层，第i层有n-i+1个 技能，每个技能只能够学习一次。除了第1层的技能可以直接学习外，其他技能学习都要学习前置技能， 即你要学习第i(i>=2)层
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2024-07-09 17:31:05
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注意： 在搭建网络的时候用carpool2D的时候，让高度和宽度方向不同池化时，用如下：nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 1))千万不要用： nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 0))， 这样在用交叉熵做损失函数的时候，有时候会出现loss为na...
原创
2021-09-07 10:16:53
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v2d 输入信号的形式为(N, Cin, H, W), N表示batch size，Cin表示channel个数，H，W分别表示特征图的高和宽
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2020-08-10 23:05:00
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为什么要进行maxpool？ max pooling之后，仅保留了最代表性的pixel 浅层网络输出： 深层网络输出： 图1虽然人容易看，但特征不具有代表性，就是说不能通过一个特征就判定它是否是行人，之所以人看起来容易，是因为人做了后面深层网络做的东西。 图2比较难以区分，因为它已经对某些结构进行了 ...
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2021-09-07 14:13:00
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原创
2021-11-01 15:10:07
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torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中的一个二维最大池化层。它用于在神经网络中执行最大池化操作，以减少特征图的空间尺寸并提取出主要特征。
原创
2023-08-29 11:44:03
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1D1D动态规划优化 1D/1D 动态规划优化初步所谓1D/1D 动态规划，指的是状态数为O(n)，每一个状态决策量为O(n)的动态规划方程。直接求解的时间复杂度为O(n2)，但是，绝大多数这样的方程通过合理的组织与优化都是可以优化到O(nlogn)乃至O(n)的时间复杂度的。这里就想讲一讲我对一些
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2017-08-24 00:11:00
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IP Unnumbered (Different major network)
IP Secondary
2. Two subnets of a single network , otherwise be separated by another work.(likes In ip routing)
ARP:
Routing Assistan
原创
2009-12-08 23:06:19
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算
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2022-06-08 05:08:36
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Semaphore的使用 Semaphore也是一个线程同步的辅助类，可以维护当前访问自身的线程个数，并提供了同步机制。使用Semaphore可以控制同时访问资源的线程个数，例如，实现一个文件允许的并发访问数。Semaphore的主要方法摘要： void acquire():从此信号量获取一个许可，在提供一个许可前一直将线程阻塞，否则线程被中断。 void release():释放
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2024-03-05 20:56:29
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例题一：货物运输，大意：给出N个点的坐标与需要你送过去的钱数(第一个点不需要钱)，身上带钱的数目有最大值，由初始在的1点，按顺序经历每个点(中途可以回1点，回去钱就满了)，问最小走的路程是多少(最后要回到原点)，N<=50000。观察题目，很容易写出转移方程：f[i]=min{f[j]+dis[j+1]+dis[i]+sum[i]-sum[j]}。f[i]表示经历过前i个点并且回到原点经历的
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2013-10-31 21:47:00
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目录：池化层的反向传播是怎么实现的一、前言二、平均池化二、最大池化四、最大池化的数学原理 一、前言卷积神经网络中一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling池化操作使得feature map的尺寸发生变化，假如做的池化，步距为2，假设第层有4个梯度，那么第层就会有16个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。 其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素。
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2024-04-06 22:08:28
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梯度下降方法是常用的参数优化方法，经常被用在神经网络中的参数更新过程中。神经网络中，将样本中的输入X和输出Y当做已知值（对于一个样本[X,Y]，其中X和Y分别是标准的输入值和输出值，X输入到模型中计算得到Y，但是模型中的参数值我们并不知道，所以我们的做法是随机初始化模型的参数，不断更新迭代这些参数，使得模型的输出与Y接近），将连接权和偏置值当做自变量，误差L（损失函数的值）作为因变量。梯度下降的目
PD-L1(programmed death ligand 1)全称程序性死亡受体配体1，是PD-1（programmed cell death 1,程序性死亡受体1）的配体。PD-L1属于细胞膜上的 PD-L1(programmed death ligand 1)全称程序性死亡受体配体1，是PD-1（programmed cell death 1,程序性死亡受体1）的配体。PD-L1属
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2024-01-11 11:43:58
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原创
2023-01-03 23:06:04
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评论页面content:[@cms_content_page] [#if tag_pagination.list?size = 0] 暂无评论 [#else] [#list tag_pagination.list as c] 用户：${(c.commentUser.username)!匿名网友} 时间：${c.createtime} 内容：${c.textHtml!} [/#list] [/#if][/@cms_content_page]标签使用：1. 先引入模版标签[@+标签名]2. 如果有list的使用标签[#list 标签名 as c](不包含判断是否为空集合)3. 输出$...
原创
2022-03-25 14:33:59
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