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 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

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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

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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

回答 领悟£lifetruth...
采纳率0%
2021-05-21 19:51