【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十二）填充(padding)和步幅(stride)文章目录【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十二）填充(padding)和步幅(stride)前言1. padding2.步幅(stride)3.代码实现3.1 padding实现3.2 stride实现前言在之前，我们介绍了卷积核对输入特征的影响。假设输入特征为,核形状为，那么经过卷积核
目前，卷积的计算大多采用间接计算的方式，主要有以下三种实现方式：im2col + GEMM。 caffe等很多框架中都使用了这种计算方式，原因是将问题转化为矩阵乘法后可以方便的使用很多矩阵运算库（如MKL、openblas、Eigen等）。FFT变换。 时域卷积等于频域相乘，因此可将问题转化为简单的乘法问题。Winograd。 这种不太熟悉，据说在GPU上效率更高。 NNPACK就是FFT和Win
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2024-05-22 19:56:18
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前言参考资料：高升博客 《CUDA C编程权威指南》 以及 CUDA官方文档 CUDA编程：基础与实践 樊哲勇 参考B站：蒙特卡洛加的树我已经更新了我的Github仓库，大家可以前往仓库下载代码我的CUDA学习仓库文章、讲解视频同步更新公众《AI知识物语》，B站：出门吃三碗饭0：CUDA Pytorch关系图片来源、详细文章参考点这里卷积计算1：CUDA卷积计算编程代码概述： （1） CHECK
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2024-03-30 08:10:02
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一、自编码器自编码器（Autoencoder）是一种旨在将它们的输入复制到的输出的神经网络。他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-space representation），然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成，如下图：编码器：将输入压缩为潜在空间表示。可以用编码函数h = f（x）表示。解码器：这部分旨在重构来自隐藏空间表示的输入。可以用解码函数r = g（h）
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2023-07-12 00:15:11
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作者 | Pegessi 编辑 | 极市平台导读本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子，实现过程较为简单，最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能。前言CUDA介绍（from chatGPT） 现在深度学习大行其道，作为深度学习的基础软件设施，学习cuda也是很有
问题解答传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动，当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果，一个窗口一个结果。相乘然后求和恰好也是向量内积的计算方式，所以可以将每个窗口内的元素拉成向量，通过向量内积进行运算，多个窗口的向量放在一起就成了矩阵，每个卷积核也拉成向量，多个卷积核的向量排在一起也成了矩阵，于是，卷积运算转化成了矩阵乘法运算。下图很好地演示了矩阵乘法的运算过程： 将卷积
卷积操作的GPU粗粒度并行实现及测试一、 算法基本思想：1、 GPU中的一个线程产生一个卷积结果，有多少个结果就使用多少个Block;2、
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2023-12-15 11:51:08
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卷积这个概念之前学过，大学，研一。但是没有仔细去理解，流于计算，这次把自己的理解过程记录一下。最先接触到卷积的概念就是数字信号处理，这次同样也从数字信号处理来展开。首先假定系统是线性时不变系统，线性的意思是，输入变化时，输出也变化，而且之间的比例是常数，也就是线性关系。时不变也就是说对于不同时间下，同样的输入信号，系统的输出信号不随时间改变。那么卷积操作求的就是某一个时间段内，系统的输出。&nbs
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2024-04-23 16:23:48
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图像卷积操作什么是卷积操作实现卷积（pytorch）卷积的步长与填充理解卷积的深度卷积的作用 什么是卷积操作卷积是通过一定大小的卷积核作用于图像的局部区域，将局部图像区域的像素值与卷积核中的数据做内积运算。 假设输入是一个3*3大小的单通道图像（可以将图像看作一个矩阵），卷积核为2*2的矩阵。 首先，从左上角开始在输入矩阵上选择一个与卷积核大小一致（2*2）的“窗口”， 然后，将该“窗口”中的数
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2024-04-01 10:37:55
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01—回顾昨天介绍了CNN的卷积操作，能减少权重参数的个数，卷积操作涉及到三个超参数：深度（Depth）步长（Stride）零填充（Zero-padding）还有一种运算，叫做求内积，关于这部分的总结，请参考：深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（前篇）下面，阐述CNN剩下的两种操作，ReLU，Pooling。 02—ReLU操作CNN用的激活函数不是Sigmoid函数，大家都知道Sigmo
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2024-08-08 11:26:14
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深度学习100例——卷积神经网络(CNN)：乳腺癌识别? 作者：K同学啊我的环境 文章目录深度学习100例——卷积神经网络(CNN)：乳腺癌识别一、 设置GPU二、导入数据2.1 导入数据2.2 检查数据2.3 配置数据集2.4 数据可视化三、构建模型四、编译五、训练模型六、评估模型6.1 Accuracy与Loss图6.2 混淆矩阵6.3 各项评估指标 一、 设置GPUimport tensor
1conv2函数C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波 参数说明： A：输入图像 B：卷积核 shape的可选值为full、same、valid。 1）当shape=full时，返回全部二维卷积结果，即返回B的大小为（ma+mb-1）x（na+nb-1）。 2）shape=same时，返回与A同样大小的卷积中心部分
一.常规卷积假设5x5x3的输入，如果想要得到3x3x4的feature map，那么卷积核的shape为3x3x3x4。卷积层的参数数量可以用如下公式来计算 (即：卷积核W x 卷积核H x 输入通道数 x 输出通道数)：参数量 = 3 × 3 × 3 × 4 = 108计算量 = 3*3*(5-2)*(5-2)*3*4=972(即：卷积核W x 卷积核H x (图片W-卷积
主要思想主要是为了解决RNN无法并行的缺点，利用卷积和门控机制并行处理时序数据的一种技术。其优点在于在处理时序数据时保留了时序位置信息，并且能够并行处理数据加快了运算速度。在语言模型上相比RNN更具有竞争力，使用简单的线性门控单元堆叠卷积层从而在或得上下文语义特征的同时可以并行化处理数据计算公式整体结构如下输入层：输入的embedding E卷积：这里有点类似一维卷积，在每个位置指定窗口大小做卷积
//part 1是针对与原来的10系列显卡，20系列的显卡使用因为cuda版本的问题会有问题，因此如果是20系列的显卡直接看part2part 1：(for gtx10*)一.环境安装:1.依赖库安装基本的依赖库安装sudo apt install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-d
卷积可能是现在深入学习中最重要的概念。卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿。但是，卷积如此强大呢？它是如何工作的？在这篇博客文章中，我将解释卷积并将其与其他概念联系起来，以帮助您彻底理解卷积。什么是卷积？ 将卷积想象为信息的混合。想象一下，
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2024-05-07 21:22:58
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CNN第一周：title: edge detection example卷积核在边缘检测中的应用，可解释，卷积核的设计可以找到像素列突变的位置把人为选择的卷积核参数，改为学习参数，可以学到更多的特征 title: paddingn * n图片，k*k卷积核，输出图片是( n - k + 1） * ( n - k + 1）n-k+1可以理解padding补零，保持图像尺寸，理解，
卷积概念引入之滤波 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator) 定义：, 即， 其中ｈ称为相关核(Kernel). 步骤： 1）滑动核，使其中心位于输入图像g的（i，j）像素上 2）利用上式求和，得到输出图像的（i，
GPU自动调度卷积层 本文对GPU使用自动调度程序。 与依靠手动模板定义搜索空间的基于模板的autotvm不同，自动调度程序不需要任何模板。用户只需要编写计算声明，无需任何调度命令或模板。自动调度程序可以自动生成一个较大的搜索空间，在该空间中找到良好的调度。 本文以卷积层为例。 本文无法在Windo
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2021-03-28 07:00:00
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GPU上如何优化卷积 本文将演示如何在TVM中编写高性能卷积实现。我们以平方大小的输入张量和滤波器为例，假设卷积的输入是大批量的。在本例中，使用不同的布局来存储数据，以实现更好的数据局部性。缓冲区布局为HWCN，代表高度、宽度、通道、批次。 Preparation and Algorithm 对于2
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2020-12-09 16:50:00
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