tensor的padding

2024-11-02

tensor flow 的两种padding方式

https://segmentfault.com/a/1190000007846181

安装Transformers与ValueError: Unable to create tensor, you should probably activate truncation and/or padding with 'padding=True' 'truncation=True' to have batched tensors with the same length.报错

此篇博客内容为短暂存留记录(项目使用过程还未记录),后续将会更新完整学习流程.. 1.根据官网上的链接安装有两种方式: (1)pip直接安装 pip install transformers # 安装时间长,出现Timeout Error的可能性大,个人不建议 (2)GIthub下载源包 git clone https://github.com/huggingface/transformers # 下载时间长一点(网盘自取) cd transformers pip install . trans

CNN中的padding

在使用TF搭建CNN的过程中,卷积的操作如下 convolution = tf.nn.conv2d(X, filters, strides=[1,2,2,1], padding="SAME") 这个函数中各个参数的含义是什么呢? X:输入数据的mini-batch,为一个4D tensor:分别表示的含义为[n_batch,height,width,channel] filters:为卷积核,为一个4D tensor,分别表示的含义为 [filter_height, filter_wi

【TensorFlow】一文弄懂CNN中的padding参数

在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_

tensorflow conv2d的padding解释以及参数解释

1.padding的方式: 说明: 1.摘录自http://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t 2.不同的padding方式,VALID是采用丢弃的方式,比如上述的input_width=13,只允许滑动2次,多余的元素全部丢掉 3.SAME的方式,采用的是补全的方式,对于上述的情况,允许滑动3次,但是需要

深度学习—池化、padding的理解

1.池化层的理解 pooling池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大kernel的感受野.另外一点值得注意:pooling也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现:一方面进行特征压缩,提取主要特征. 最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面:(1).它减小了来自上层隐藏层的计算复杂度:(2).这些池化单元具有平移不变性,即使图像有小的位移,提取到的特征依然会保持不变.由于增强

机器学习: Tensor Flow +CNN 做笑脸识别

Tensor Flow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor). 这是谷歌开源的一个强大的做深度学习的软件库,提供了C++ 和 Python 接口,下面给出用Tensor Flow 建立CNN 网络做笑脸识别的一个简单用例. 我们用到的数据库是GENKI4K,这个数据库有4000张图像,首先做人脸检测与剪切,将图像resize到 64

pytorch常用的padding函数

1)ReflectionPad2d CLASS torch.nn.ReflectionPad2d(padding) 使用输入边界的反射来填充输入tensor 对于N维的填充,使用torch.nn.functional.pad() 参数: padding(int, tuple):指定填充的大小.如果是一个整数值a,则所有边界都使用相同的填充数,等价于输入(a,a,a,a).如果是大小为4的元组,则表示 (padding_leftpadding_left, padding_rightpadding_

CNN之池化层tf.nn.max_pool | tf.nn.avg_pool | tf.reduce_mean | padding的规则解释

摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input:通常情况下是卷积层输出的featuremap,shape=[batch,height,width,channels] 假定这个矩阵就是卷积层输出的featuremap(2通道输出) 他的s

数据预处理 —— padding数据

1. 论Conv2d()里的padding和Conv2d()前padding的区别及重要性. 小生建议,尽量少用Conv2d()里的填充方式,换成自定义填充方式(强烈建议). 小生为何这样建议了,是因为小生以前就常使用Conv2d()里的padding方式,觉得这样使用简单.不麻烦(O(∩_∩)O哈哈~ 感觉当时好憨哟!).可是在某一次实验中,得到的效果图在边缘位置十分不理想,我想啊想,想啊想,图像边缘位置我只做过零填充,当时就引起了我的注意,然后通过做对比实验,发现问题还真是由零填充导

Pytorch 四种边界填充方式(Padding)

1. 选用卷积之前填充(强烈建议) 小生非常推荐大家不再使用卷积所带的填充方式,虽然那种方式简单,但缺陷太多.① 不能根据自己的需要来决定上与下填充不等的边界,左右填充不等的边界:② 边界填充零容易出现伪影的情况,对实验效果影响比较大. 小生就不赘言了,客官请下观~~ 2. 边界填充之零填充零填充是常数填充的特例,这种填充方式和卷积中的填充的类似,都是填充零元素,不过这个比卷积填充更灵活,我们可以根据自己的需要再上下左右分别填充相应的0元素. 2.1 Code import torch imp

web兼容学习分析笔记-margin 和padding浏览器解析差异

二.margin 和padding浏览器解析差异只有默认margin的元素 <body>margin:8px margin:15px 10px 15px 10px(IE7) <blockquote> 定义长的引用 margin:18px 40px 18px 40px margin:30px auto 30px auto(IE7) <dl> 定义列表详情 margin:18px 0 18px 0 margin:auto(IE7) <h1>

Torch7 Tensor切片总结

1.narrow(k,m,n) 这个函数是选中第k维的从m行开始,供选中n行 2.sub(dim1s,dim1e[,dim2s,dim2e,..,dim4s,dim4e]) 功能最强大,可以切任意的一个字块,不过参数比较多,制定每一维的从开始到到结束的index 3.select(dim, index) 这个最实用于选择column,因为选中第3列用大括号的表达为A[{{},{3}}] 太麻烦了,还不如直接A:select(2,3)来的简单有效 4.index(dim,index) 离散选择

padding标准盒模型和怪异盒子模型

我们都知道padding是为块级元素设置内边距但是在使用过程中,我们却会遇到一些问题.padding的标准盒模型和怪异盒模型 padding盒子模型我们通过demo来讲这个问题,用文字干讲第一没意思,第二讲不明白标准盒模型: 我们先摆出HTML和CSS代码: <div class="shoebox">  <div class="shoes">  &

padding/border与width的关系

本文讲述 padding / border 的设置后是否对 width 有影响,width 等于 auto 与 100% 的区别 CSS 框模型 (Box Model) 规定了元素框处理元素内容.内边距.边框和外边距的方式. 概述那么 css 属性中width = ?呢在标准的w3c的规定中 width 的真实值等于 content 区域的值,不加上 padding 与 border 的值这虽然与我们常规的理解是有所偏差,因为现实角度理解一个盒子宽度应该是 = 内边距 + 边框 +

CSS padding margin border属性详解

图解CSS padding.margin.border属性W3C组织建议把所有网页上的对像都放在一个盒(box)中,设计师可以通过创建定义来控制这个盒的属性,这些对像包括段落.列表.标题.图片以及层.盒模型主要定义四个区域:内容(content).内边距(padding).边框(border)和外边距(margin).对于初学者,经常会搞不清楚margin,background-color,background-image,padding,content,border之间的层次.关系和相互影响.

css padding 填充

语法: padding:[ <length> | <percentage> ]{1,4} 默认值:看每个独立属性适用于:所有元素,除 table-row-group | table-header-group | table-footer-group | table-column-group | table-row 外继承性:无动画性:是计算值:看每个独立属性相关属性:[ padding-top ] || [ padding-right ] || [ padding-bot

W3School-CSS 内边距 (padding) 实例

CSS 内边距 (padding) 实例 CSS 实例 CSS 背景实例 CSS 文本实例 CSS 字体(font)实例 CSS 边框(border)实例 CSS 外边距 (margin) 实例 CSS 内边距 (padding) 实例 CSS 列表实例 CSS 表格实例轮廓(Outline) 实例 CSS 尺寸 (Dimension) 实例 CSS 分类 (Classification) 实例 CSS 定位 (Positioning) 实例 CSS 伪类 (Pseudo-classes)实例

margin和padding的区别

目前web2.0已经越来被人们认可,因为喜欢搞web开发的人员不得不硬着头皮去学习web2.0的标准,其中很重要的一条就是新的布局规则,div+css.以前基本上是用table布局的,这种传统的方式简单直观,但是这新的标准我学习起来时常找不到北.下面就拿例子看看. 先介绍下两个字面上的含义: margin 外边距 border 边框 padding 内边距事例一: 设置margin 那么他所占据的空白地方会是在边框外面设置padding 他所占据的空白地方是在边框里面,图解一下就更清楚了.

padding

padding-top:20px;上内边距 padding-right:30px;右内边距 padding-bottom:30px;下内边距 padding-left:20px;左内边距 padding:1px四边统一内边距 padding:1px1px上下,左右内边距 padding:1px1px1px上,左右,下内边距 padding:1px1px1px1px上,右,下,左内边距

tensor的padding

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