nn.Conv2d()中dilation参数的作用】的更多相关文章

参考了多篇文章都说明了use-default-filters参数的基本用途,但有些主要点没有说到,这里补充记录下: <context:component-scan base-package="com.jaamy" use-default-filters="false"> <context:include-filter type="annotation" expression="org.springframework.s…
retain_graph参数的作用 官方定义: retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases setting this option to True is not needed and often can be worked around in a much more efficient way. D…
修改MyEclipse/eclipse文件夹中配置文件eclipse.ini中的内存分配就哦了 =================================== 一般的ini文件设置主要包括以下几项:-vmargs-Xms40m-Xmx256m-XX:PermSize=64M-XX:MaxPermSize=128M以下解释其意思.-vmargs:说明后面是VM的参数-Xms40m:虚拟机占用系统的最小内存-Xmx256m:虚拟机占用系统的最大内存-XX:PermSize:最小堆大小.一般报…
修改MyEclipse/eclipse文件夹中配置文件eclipse.ini中的内存分配就哦了 =================================== 一般的ini文件设置主要包括以下几项: -vmargs -Xms40m -Xmx256m -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M 以下解释其意思. -vmargs:说明后面是VM的参数 -Xms40m:虚拟机占用系统的最小内存 -Xmx256m:虚拟机占用系统的最大内存 -XX:PermSize…
如果我们设置的dilation=0的话,效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,可见卷积核为3*3的卷积核 如果我们设置的是dilation=1,那么效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,卷积核仍为3*3,但是这里卷积核点与输入之间距离为1的值相乘来得到输出 好处: 这样单次计算时覆盖的面积(即感受域)由dilation=0时的3*3=9变为了dilation=1时的5*5=25 在增加了感受域的同时却没有增加计算量,保留了更多的细节信息,对图像还原的精度有明显的提升…
先看一下URL配置,新增了如下内容: 修改视图views.py 增加一个页面 现在要求是在name页面里面增加一个链接,显示详细信息.修改name页面 这个功能实现了,可是之前添加的那个name参数是干嘛的呢?到目前为止还没用.下面就开始用了,你看上面那个<a>标签里面的URL地址是硬编码/mysite/details/,这里就有一个问题,如果某种需求导致你必须要修改详情页的URL,不再是/mystie/details了,如果是硬编码你就需要修改每一个引用了这个URL的HTML页面,这显然很麻…
<context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/classes/applicationContext-hibernate.xml, /WEB-INF/classes/applicationContext-service.xml, /WEB-INF/applicationContext-acegi-security.xml /WEB-IN…
给你个简单的解释说法吧.虽然不完全对.但是我可以让你理解OUT有什么作用.呵呵 举个例子.每个方法只能有一个返回值.但是你想有多个返回值,呵呵.OUT就起作用了啊.比如分页,不光返回数据,还要返回总记录数 如: public DataSet getData(out int count) {     dataset ds=bll.getdata(10,20); 获取第11条到第20条数据..但是不可能只显示 共有10条记录吧.呵呵.那么我们要用out了     int rcount=bll.Get…
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 介绍参数: input:指卷积需要输入的参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels],分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height, 每张图片宽度为in_width, 图像通道为in_channels]. filter:指用来做卷积的滤波器,当然滤波器也需要有…