1、可视化网络模型
进入网站http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
在左边粘贴上代码,shift+enter键,右边就会出现可视化网络结构。
2、In-Place(原地算法)
【维基百科】在计算机科学中,一个原地算法(in-place algorithm)基本上不需要额外辅助的数据结构,然而,允许少量额外的辅助变量来转换数据的算法。当算法运行时,输入的数据通常会被要输出的部分覆盖掉。不是原地算法有时候称为非原地(not-in-place)或不得其所(out-of-place)。
意思就是输出的数据又存回输入数据。In-Place在.prototxt文件中的写法是被覆盖之后的数据,也就是输入数据名称,但在可视化网络结构中,仍然为原本的输出结果。遇到In-Place要结合.prototxt和可视化结果综合考虑。举例如下。
此段Caffe代码为:
#concat
layer {
name: "lconcat1" # 层名
bottom: "nsum5" # 输入1:nsum5
bottom: "asum5" # 输入2:asum5
top: "lconcat1" # 输出:lconcat1
type: "Concat" # 类型:lconcat1
concat_param { # Concat参数
axis: 1 # 轴:连接(N, C, H, W)第二维,也就是C(channel)。当axis=0是,连接N,也就是一批的数量
}
}
在网络模型中nup6和aup6的输入为nrelu6r和arelu6r,但在.ptototxt文件中显示的输入为nsum5和asum5,为什么会出现这种不同。是因为nbn6r/abn6r和nrelu6r/arelu6r都是“In-Place”操作(输入输出都是num5/asum5),计算完之后又存回num5/asum5了,所以.prototxt文件写成num5和asum5,实际应为nrelu6r/arelu6r处理后的结果。所以,lconcat1的Pytorch代码应为:
#torch.cat(tensors, dim=0, out=None)
lconcat1 = torch.cat((nrelu6r, arelu6r), 1)
#而不是lconcat1 = torch.cat((nsum5, asum5), 1)
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H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
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.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
一个简单的表格是这么创建的:
项目 | Value |
---|---|
电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
使用:---------:
居中
使用:----------
居左
使用----------:
居右
第一列 | 第二列 | 第三列 |
---|---|---|
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
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TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
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Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
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