1 背景 Nvidia GPU得益于在深度学习领域强大的计算能力,使其在数据中心常年处于绝对的统治地位。尽管借助GPU虚拟化实现多任务混布,提高了GPU的利用率,缓解了长尾效应,但是GPU利用率的绝对值还是不高,长尾现...
AdaptiveAvgPool1d(N) 对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化 >>> a = torch.ones(2,3,4) >>> a[0,1,2] = 0 >>>> a tensor([[[1., 1., 1., ...
max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和...