make_divisible()函数参数
时间: 2023-10-02 21:06:22 浏览: 230
`make_divisible()` 是一个常用的函数,用于将一个数调整为某个特定的倍数(通常是 8 或 16),以便在计算机硬件上进行优化。它通常用于深度学习中的模型定义中,例如在 MobileNetV2 和 EfficientNet 中。
该函数通常需要两个参数:
1. `value`:需要调整的值。
2. `divisor`:要调整为的倍数。
该函数的实现通常如下所示:
```python
def make_divisible(value, divisor):
# 判断是否需要调整
if not isinstance(divisor, int):
raise ValueError("divisor must be an integer.")
if divisor <= 0:
raise ValueError("divisor must be greater than zero.")
# 调整
new_value = max(divisor, int(value + divisor / 2) // divisor * divisor)
# 确保调整后的值不小于原值
if new_value < 0.9 * value:
new_value += divisor
return new_value
```
其中 `value` 是需要调整的值,`divisor` 是要调整为的倍数。函数会返回调整后的值。
相关问题
input_channel = _make_divisible(input_channel * width_mult, round_nearest) self.last_channel = _make_divisible(last_channel * max(1.0, width_mult), round_nearest)
这段代码是用来调整模型中通道数的大小,其中input_channel是输入通道数,last_channel是输出通道数。width_mult是一个缩放因子,用于缩放通道数,取值范围在0和1之间。round_nearest是一个函数,用于将一个数值四舍五入到最近的整数。这段代码的作用就是将输入通道数和输出通道数按照给定的缩放因子进行缩放,并将结果四舍五入到最近的整数,从而得到调整后的通道数。
这其中的make_divisible是什么作用?
"make_divisible" 是一个调整神经网络中卷积层输出通道数的方法。它的目的是使卷积层的输出通道数能被某个数整除,以便于在后续的运算中获得更好的计算性能。一般来说,通过设置卷积层的输出通道数是8的倍数等方法来使其"可整除"。