我试着用GPU做三维卷积,但是CPU计算出来的结果跟GPU的不一样(np.array_equal(k1,k2) return false).求大佬指教orz     import numpy

为什么一般我们在训练网络的时候设置model.train()，不固定BN层参数，但是在测试过程使用model.eval()固定BN层参数。那么在训练过程中BN层参数是怎么变化的？为什么一些代码在训练时

在写代码的时候，通常只会设定卷积核的输出通道与维数，但是在做卷积运算的时候卷积核的数量确变为了输出通道*输入通道*长*高，那我想问一下每一个输入通道上的卷积核内容相同吗