社区
疑难问题
帖子详情
caffe训练网络时conv1,conv2都可以创建可是conv3却创建不成功是为什么呢?
sherry0510
2018-07-27 08:38:13
如图 conv2可以创建成功,而conv3却无法创建成功,提示check failure stack trace的错误。是为什么呢?是因为caffe配置问题吗?
求教~万分感谢
...全文
341
回复
打赏
收藏
caffe训练网络时conv1,conv2都可以创建可是conv3却创建不成功是为什么呢?
如图 conv2可以创建成功,而conv3却无法创建成功,提示check failure stack trace的错误。是为什么呢?是因为caffe配置问题吗? 求教~万分感谢
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
AI
作业
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
Caffe
源码精读 - 3 -
Caffe
Layers之conv_layer(卷积层)
Caffe
Layers之conv_layer(卷积层) 概述 卷积层是组成卷积神经
网络
的基础应用层,也是最常用的层部件。而卷积神经网路有事当前深度学习的根本。在一般算法的Backbone、neck和head基本都是由卷积层组成。 卷积操作 一般从数学角度讲,卷积分两个步骤,第一步做翻转,第二部乘积求和。 DL中的卷积操作是一种无翻转卷积,类似于相关操作。卷积的作用即是提取特征,通过一层层的卷积,使得特征被一步步浓缩。在卷积操作过程中,浅层卷积保留更多的描述信息,而深层卷积描述更多的抽象特..
conv1
d 卷积的理解与应用
1 在tansorflow 中:
conv1
d(value,filter,stride,padding)
conv1
d(in_channel,out_channel,kernel_size,stride,padding) 一般输入为3D 张量【B,X1,X2】这里之所以使用X1,X2,代表维度,是因为一维卷积不仅可以应用在语音文字上,在图像处理方面也有应用,所以使用X,来统一总结下。 如果输入为以上,对于tensorflow.
conv1
d()中的filter参数设置应当如下: fileter.
Conv1
d
Conv1
d(in_channels, out_channels, kernel_size) 一般来说,一维卷积nn.
Conv1
d用于文本数据,只对宽度进行卷积,对高度不卷积。通常,输入大小为word_embedding_dim * max_length,其中,word_embedding_dim为词向量的维度,max_length为句子的最大长度。卷积核窗口在句子长度的方向上滑动,进行卷积操作。 class torch.nn.
Conv1
d(in_channels, out_channels, ker
Caffe
网络
中Conv层和 Pooling层的输出尺寸计算
@
Caffe
网络
中Conv层和 Pooling层的输出尺寸计算 根据
Caffe
深度框架的源码分析及实际
网络
层输出,获得Conv层和Pooling的输出尺寸计算公式,如下: Conv层 Outputsize=(Inputsize+Padding∗2−Kernelsize)/Stride+1 Output_{size}= (Input_{size} + Padding*2 - Kernel_{s...
Caffe
Vision 层 - 卷积层 ConvLayer
Caffe
Vision 层 - 卷积层 ConvLayer
Caffe
的视觉层一般采用 images 作为输入,输出另一种 images. 也可以是其它类型的数据和维度. images 可以是单通道 (1 channel) 的灰度图,也可以是三通道(3 channel) 的 RGB 彩色图片. 视觉层一般是对输入 images 的特定区域进行特定处理,得到特定区域对应的输出区域,如 Co...
疑难问题
22,299
社区成员
121,733
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
疑难问题
MS-SQL Server 疑难问题
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
MS-SQL Server 疑难问题
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章