原文链接:https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数:in_channels(int) – 输入信号的通道out_channels(int) – 卷积产生的通道

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

卷积是CNN非常核心的操作,CNN主要就是通过卷积来实现特征提取的,在卷积操作的计算中会设计到几个概念:步长(strides).补充(padding).卷积核(kernel)等,那卷积的输出分辨率计算一般就会与这几个参数有关(空洞或者扩张卷积暂时不纳入这个范围),以下计算不做说明的话,均考虑卷积核大小为3*3.所以这一篇就以二维卷积为例子简单记录下卷积的一点计算公式. 以下以s代表步长,p代表补充,k代表卷积核.i代表输入分辨率.o代表输出分辨率,[]代表向下取整(因为公式编辑器里找不到向下取整

C++类所占内存大小计算 说明:笔者的操作系统是32位的. class A {}; sizeof( A ) = ? sizeof( A ) = 1明明是空类,为什么编译器说它是1呢? 空类同样可以实例化,每个实例在内存中都有一个独一无二的地址,为了达到这个目的,编译器往往会给一个空类隐含的加一个字节,这样空类在实例化后在内存得到了独一无二的地址．所以sizeof( A )的大小为1． class B { public:   B() {}   ~B() {}   void MemberFuncTe

1. 内存布局 在HotSpot虚拟机中,对象的内存布局可以分为三部分:对象头(Header). 实例数据(Instance Data)和对齐填充(Padding). 1) 对象头(Header): 对象头又可以分为两部分: 第一部分用来存储对象自身的运行时基本数据信息.如哈希码.GC分代年龄.锁状态标示.线程持有的锁等.这部分数据的长度在32bit和64bit虚拟机上分别为32bit和64bit.官方称呼是"Mark Word". 第二部分是类型指针,或者说指向类的元数据信息的引用.

在iOS的App沙盒中,Documents和Library/Preferences都会被备份到iCloud,因此只适合放置一些记录文件,例如plist.数据库文件.缓存一般放置到Library/Caches,tmp文件夹会被系统随机清除,不适宜防止数据. [图片缓存的清除] 在使用SDWebImage时,图片被大量的缓存,有时需要获取缓存的大小以及清除缓存. 要获取缓存大小,使用SDImageCache单例的getSize方法拿到byte为单位的缓存大小,注意计算时按1K=1000计算. 拿到M

C++中类涉及到虚函数成员.静态成员.虚继承.多继承.空类等. 类,作为一种类型定义,是没有大小可言的. 类的大小,指的是类的对象所占的大小.因此,用sizeof对一个类型名操作,得到的是具有该类型实体的大小. 类大小的计算,遵循结构体的对齐原则: 类的大小,与普通数据成员有关,与成员函数和静态成员无关.即普通成员函数.静态成员函数.静态数据成员.静态常量数据成员,均对类的大小无影响: 虚函数对类的大小有影响,是因为虚函数表指针带来的影响: 虚继承对类的大小有影响,是因为虚基表指针带来的影响:

上一篇介绍了卷积的输出分辨率计算,现在这一篇就来写下转置卷积的分辨率计算.转置卷积(Transposed convolution),转置卷积也有叫反卷积(deconvolution)或者fractionally strided convolutions. 根据<A guide to convolution arithmetic for deep learning>的介绍的话,在进行卷积操作的时候我们是可以把卷积操作重写为以下的形式: 这个时候,输出是可以表示为 如果反向操作,输入为y的话,要得

pool层,其中ceil是向上取整函数 卷积层:

对于输出的size计算: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height )+1 out_width=((input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width )+1 在以下情况下: 1.四边的padding大小相等.padding_top=padding_bottom=padding_l

看到一篇将如何计算caffemodel大小的blog,感觉对理解模型大小很有帮助. 原文地址:http://blog.csdn.net/u014696921/article/details/52413561 模型参数很大一部分在于全连接层,而全连接层的参数 取决于全连接层的神经元个数 以及 前一层输出的feature maps 的神经元个数,前一层 feature maps的神经元个数非常重要!! 如果网络设计的不合理,在全连接层之前,feature maps 还是很大,那么全连接层的参数会非常

转自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1 自然语言处理中CNN模型

这篇说说如何计算Java对象大小的方法.之前在聊聊高并发(四)Java对象的表示模型和运行时内存表示 这篇中已经说了Java对象的内存表示模型是Oop-Klass模型. 普通对象的结构如下,按64位机器的长度计算 1. 对象头(_mark), 8个字节 2. Oop指针,如果是32G内存以下的,默认开启对象指针压缩,4个字节 3. 数据区 4.Padding(内存对齐),按照8的倍数对齐 数组对象结构是 1. 对象头(_mark), 8个字节 2. Oop指针,如果是32G内存以下的,默认开启对

结构体是一种复合数据类型,通常编译器会自动的进行其成员变量的对齐,已提高数据存取的效率.在默认情况下,编译器为结构体的成员按照自然对齐(natural alignment)条方式分配存储空间,各个成员按照其声明顺序在存储器中顺序存储.自然对齐是指按照结构体中成员size最大的对齐,在cl编译器下可以使用 #pragma pack(n) 来指定结构体的对齐方式. 默认对齐方式 在默认对齐方式下,结构体成员的内存分配满足下面三个条件 结构体第一个成员的地址和结构体的首地址相同 结构体每个成员地址相对

#include <iostream> using namespace std; class A { public: A(){} virtual void geta(){ cout << "A:A" <<endl; } virtual void getb(){ cout << "A:B" <<endl; } }; class B :public A{ public: B(){} virtual void g

转自:http://www.cppblog.com/deercoder/archive/2011/03/13/141747.html 感谢作者! 在上面讲到了关于pack的内存对齐和计算方法,这里继续讲实现内存对齐的另一种方式:__declspec( align(#) ) __declspec( align(#) )和#pragma pack( n )有密切联系. 当一个变量或结构体同时受两者影响时,前者的优先级高. 成员的地址决定于前者及后者,其要么是前者的倍数,要么是后者的倍数,要么是成员的

决定栈空间的大小,不仅需要计算任务本身的需求(局部变量.函数调用等),还要计算最多中断嵌套层数(保存寄存器.中断服务程序中局部变量等) 原文地址:uCOS任务堆栈的深入分析.作者:jiecou 堆栈作用的就是用来保存局部变量,从实质上讲也就是将CPU寄存器的值保存到RAM中.在uCOS中,每一个任务都有一个独立的任务堆栈.为了深入理解任务堆栈的作用,不妨分析任务从“出生”到“消亡”的整个过程,具体就是分析任务的建立,运行,挂起几种状态中任务堆栈的变化情况. 目前假设系统运行着一个由用户创建的用以

很多时候电路中都用LED做指示,这就涉及到限流电阻,这个怎么选取呢? 可以举个例子,贴片蓝色LED datasheet上参数如下 要注意理解LED Datasheet上的参数.最重要的三个参数如下: VF——正向电压.这个正向电压是在IF=20mA的情况下取的,而VF的取值范围为(2.8,3.5). 我们可以从正向电流和正向电压的关系曲线图中,根据所需要的的电流,而得知此IF下的正向压降,从而可以算出限流电阻的大小. IF——正向电流.这个电流是不是任意选取呢?显然不可能,我们注意到LED参数中

纹理占用的内存大小是纹理尺寸乘以颜色深度. 图片文件的大小一般很小.一个初学者常见的错误是假设纹理内存使用量和图片大小一致. 哎,纹理内存(对于非压缩格式)的大小可以用以下伪代码来计算: pixelWidth * pixelHeight * (colorBitDepth / 8). 取个栗子:一个4096x4096的32位颜色的图片使用的非压缩纹理大小为: 4096 * 4096 * (32/8) = 64 megabyes.

计算一个类对象的大小时的规律: 1.空类.单一继承的空类.多重继承的空类所占空间大小为:1(字节,下同): 2.一个类中,虚函数本身.成员函数(包括静态与非静态)和静态数据成员都是不占用类对象的存储空间的: 3.因此一个对象的大小≥所有非静态成员大小的总和(包括动态分配的变量...): 4.当类中声明了虚函数(不管是1个还是多个),那么在实例化对象时,编译器会自动在对象里安插一个指针vPtr指向虚函数表VTable: 5.虚继承的情况:虚继承的实现是通过一个虚基类指针列表:由于涉及到虚函数表和虚

struct结构体大小计算 struct A { char a; int b; char c; } 这个结构体中,char占据1字节,int占据4字节,char占据1字节,而这组数据结构的大小是12字节,因为 由于存储变量时地址对齐的要求,编译器在编译程序时会遵循两条原则: 一.结构体变量中成员的偏移量必须是成员大小的整数倍(0被认为是任何数的整数倍) 二.结构体大小必须是所有成员大小的整数倍. union结构体大小计算 struct A { int b; char a; char c; };