strided

1. pytorch基本知识总结

创建一个未被初始化的tensor，tendsor的大小是由size确定的，即返回形状为size的空tensortorch.empty(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided
weixin_42505877·2020-08-11 00:33

【pytorch学习】torch.rand

torch.rand(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→Tensortorch.rand
UESTC_20172222·2020-08-06 12:00

【pytorch学习】torch.zeros

torch.zeros返回一个形状为为size,类型为torch.dtype，里面的每一个值都是0的tensortorch.zeros(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided
UESTC_20172222·2020-08-06 12:00

pytorch之torch.randn()

torch.randn(*sizes,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)->TensorArgs
zouxiaolv·2020-08-04 10:31

torch.zeros

torch.zeros(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→TensorReturnsatensorfilledwiththescalarvalue0
于小勇·2020-08-04 05:34

torch.rand、torch.randn区别

https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.rand*torch.rand(size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided
树街猫·2020-07-30 09:15

pytorch torch.empty()函数（返回填充有未初始化数据的张量。 张量的形状由可变的参数大小定义）

://pytorch.org/docs/1.1.0/torch.html#torch.emptytorch.empty(*sizes,out=None,dtype=None,layout=torch.strided
Dontla·2020-07-15 17:29

卷积神经网络详解（卷积，padding，strided，三维卷积，池化层等知识）

二.padding2.1卷积中存在的缺点2.2问题解决2.3两个参数的含义三.步长strided3.1输入和输出的维度3.2cross-correlationVS.correlation（深度学习中的卷
kww_·2020-07-05 07:31

CNN步长卷积计算公式和strided convolution

上图展示的是CNN卷积神经网络中卷积的过程，定义输入矩阵为I(n×n)，卷积核为F(f×f)，输出矩阵为O:则卷积的过程为：Conv(I,W)=O对于卷积，由浅入深三种形式，Convolutionoperationwithoutpadding:filter,单格平移，新图片缩小Convolutionoperationwithpadding：padding补齐外围pixel，新图片大小保持不变Str
夏花La·2020-06-27 11:26

【CVPR2020】Wavelet Integrated CNNs for Noise-Robust Image Classification

深度学习中的下采样（max-pooing,average-pooling,strided-convolution）通常会有两个不足：破坏了目标的基本结构、放大随机噪声。上采样操作同样容易受到影响。
高峰OUC·2020-05-25 15:00

tf.slice() / tf.strided_slice() intro

Sliceintensorflowisverysimilartonumpy,whichcanbefoundinTensorFlowAPI：tf.slicetf.slice(input_,#inputtensorbegin,#beginlocationsize,#outputtensorsizename=None#nameofoperation)aequalsbsincetf.slicestride
sterio·2020-02-08 18:11

numpy 技巧

fromnumpy.lib.stride_tricksimportas_stridedasstrideddefget_sliding_window(narray,window,return2D=0):s0,s1=narray.stridesm,n=narray.shapeout=strided
hopless·2020-02-02 05:09

lunwen 用于人体姿态估计的高分辨率表示学习

论文：用于人体姿态估计的高分辨率表示学习思想：如图A同一深度的低分辨率的采取上采样高分辨率的采用下采样或（strided）B并行向前，最后关键点的heatmap是在最后的高分辨率特征图上计算的。
hannah1123·2019-12-24 00:43

tensorflow 中 tf.strided_slice 函数理解

我们在工程中可能会利用tensorflow中的strided_slice函数来对向量进行切片，特别是常用于对多维向量的切片，但是官方说明比较晦涩，但是搞不清楚的话，在使用的时候，就不知道如何确定参数，所以在此先把这个函数搞清楚
AfterlifeYeah·2019-12-22 03:57

矩阵分块的两种方法

np.lib.stride_tricks.as_stridedimportnumpyasnpa=np.arange(1,37).reshape(6,6)a=np.lib.stride_tricks.as_strided
谢小帅·2019-06-26 21:50

矩阵分块的两种方法

np.lib.stride_tricks.as_stridedimportnumpyasnpa=np.arange(1,37).reshape(6,6)a=np.lib.stride_tricks.as_strided
谢小帅·2019-06-26 21:50

训练时候的bug----ValueError: slice index 2 of dimension 0 out of bounds

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:sliceindex2ofdimension0outofbounds.for'strided_slice
搞视觉的张小凡·2019-06-17 16:15

tf.strided_slice()

importnumpyasnp importtensorflowastf data=[[[1,1,1],[2,2,2]], [[3,3,3],[4,4,4]], [[5,5,5],[6,6,6]]] x=tf.strided_slice
hearthougan·2018-11-06 00:00

pytroch 函数学习

tensor2.ndarray=tensor.numpy()将tensor转化为ndarray3.x=torch.zeros(*sizes,out=None,dtype=None,layout=torch.strided
冰菓(笑)·2018-09-16 11:33

tf.strided_slice()官方示例解释

WelcomeToMyBlogtf.strided_slice(input_,begin,end)提取张量的一部分一个维度一个维度地看:begin加stride,直到二者的和大于等于end[begin,
LittleSasuke·2018-09-04 21:44

tf.strided_slice()官方示例解释

WelcomeToMyBlogtf.strided_slice(input_,begin,end)提取张量的一部分一个维度一个维度地看:begin加stride,直到二者的和大于等于end[begin,
LittleSasuke·2018-09-04 21:44

DCGAN论文阅读笔记

并且分析验证了卷积GAN的一些限制将训练好的解码器用于分类，能达到挺好的效果可视化GAN的一些层三.论文细节1)CNN的三个演进generator中使用反卷积来上采样，discriminator中使用strided
Mmm_Zzz·2018-08-20 23:57

Semantic Seg 经典 Fully Convolutional Network 精读与进阶（Shift-and-stitch 到 backwards strided convolution）

文章来源：LongJ,ShelhamerE,DarrellT.Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2015:3431-3440.Fullyconvolutionalnetwork全卷积神经网络
JYZhang_sh·2018-03-06 15:58

1.5卷积神经网络笔记—strided步幅

1.步幅strided=2时卷积计算及相应公式strided=1时，计算卷积输出矩阵不同位置的值是将滤波器矩阵（右或下）移动一格strided=2时，计算卷积输出矩阵不同位置的值是将滤波器矩阵（右或下）
w_bird·2018-03-02 08:41

反卷积 逆卷积 转置卷积(Transposed Convolution；Fractionally Strided Convolution；Deconvolution) 输出维度shape计算

正常卷积运算：如上图：4x4的输入，卷积Kernel为3x3,,输出为2x2。其计算可以理解为：输入矩阵展开为4*4=16维向量，记作x输出矩阵展开为2*2=4维向量，记作y卷积核C为如下矩阵：卷积运算可表示为y=Cx（可以对照动图理解），而卷积的反向传播可以如下，相当于乘以C^T反卷积运算：如上图：2x2的输入，卷积Kernel为3x3,,输出为4x4。如果按照正常卷积，生成的featurema
青盏·2018-02-27 13:11

Tensorflow api使用(持续更新)

strided_slice这个函数是对数组进行切片，第一个参数是待处理的数组，后面三个list分别是起始坐标，结束坐标，步长。
ldh123·2018-01-11 17:13

反卷积(Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution)

反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutionalnetworks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptivedeconvolutionalnetworksformidandhighlevelfeaturelearning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工
think0713·2017-04-01 10:01

opencl:异步复制函数的注意事项(async_work_group_copy/async_work_group_strided_copy)

OpenCL中的内置函数async_work_group_copy和async_work_group_strided_copy用于实现全局内存(globalmemory)和本地内存(localmemory
10km·2016-06-11 13:05

使用iozone测试磁盘性能

write, re-write, read, re-read, random read, random write, random mix, backwards read, record rewirte, strided
·2015-11-07 10:00

iozone测试文件系统

可以测试 Read, write, re-read,re-write, read backwards, read strided, fread, fwrite, random read, pread,mmap
·2015-10-30 13:49

[工具学习]IOzone参数

Iozone执行以下操作测试文件I/O性能：Read, write, re-read, re-write, read backwards, read strided, fre
·2011-12-21 15:00

记测试工具iozone，iometer，bonnie++

iozone主页地址：http://www.iozone.org通过如下操作测试文件IO性能：read, write, re-read, re-write, read backwards, read strided
tglg·2009-04-01 14:00

iozone测试文件系统

可以测试 Read, write, re-read,re-write, read backwards, read strided, fread, fwrite, random read, pread,
·2008-06-30 16:00

MTL 跨度向量 strided

include#include#include#includeintmain(){usingnamespacemtl;doubledx[20],dy[20];for(inti=0;ix(dx,20);strided1D
robinkin·2005-03-04 15:00
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