bsize = 20; blist = 1:bsize:(N-bsize+1);

时间: 2024-05-17 12:19:27 浏览: 87
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matlab精度检验代码-bksvd:快速随机块Krylov方法进行奇异值分解

这段代码定义了一个变量bsize，并将其赋值为20。接着定义了一个blist向量，它的元素是从1开始，以bsize为步长，一直加到(N-bsize+1)为止。这里的N可能是MNIST数据集中图片的数量。 这段代码的作用是将数据集分成若干个batch，每个batch包含bsize张图片。blist向量记录了每个batch的第一张图片在数据集中的索引位置。可以通过blist向量来遍历整个数据集中的所有batch。
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short bsize; // 缓冲区大小 unsigned char *buffer; // 数据缓冲区位置 unsigned ar *curp; // 当前指向 unsigned istemp; // 临时文件指示器 short token; // 有效性检查 } FILE; - **文件打开**： ...

操作系统-存储器管理.doc

#define Psize 20 //访问序列长度 struct Page{ int num; //页面号 int timer; //计时 }; class pagepro{ public: pagepro(int pstr[]); int findspace(); //若内存块中有空，返回该位置 int findhave(int p); //若...

解释代码 def getData(dType="train",dataDir="",bSize=128,shuffle=True,imgH=224,imgW=224,channels=3):

这是一个函数定义，它的名称是getData，它接受5个参数：dType，dataDir，bSize，shuffle，imgH，imgW和channels。这个函数可以用来从文件夹中读取图像数据，这个文件夹的路径由dataDir参数指定，使用的数据类型由...

解释代码 def getData(dType="train",dataDir="",bSize=8,shuffle=True,imgH=224,imgW=224,channels=3

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解释代码 def getData(dType="train",dataDir="",bSize=8,shuffle=True,imgH=224,imgW=224,channels=3)

- "bSize"（可选参数）：表示批量大小，即一次读取多少张图像； - "shuffle"（可选参数）：表示是否随机打乱数据集； - "imgH"（可选参数）：表示图像的高度，通常为224； - "imgW"（可选参数）：表示图像的宽度，...

bs_mean = bsize.view(-1, 3, 2).float().mean(dim=1) RuntimeError: shape '[-1, 3, 2]' is invalid for input of size 16

The error message suggests that the input tensor bsize has a size of 16, which is not compatible with the requested shape of [-1, 3, 2]. The shape [-1, 3, 2] means that the first dimension can ...

解释s_mean = bsize.view(-1, 3, 2).float().mean(dim=1)

- 首先，使用.view(-1, 3, 2)将bsize的形状变为一个三维张量，其中第一维的长度为-1表示自适应长度，第二维的长度为3，第三维的长度为2。 - 然后，使用.float()将bsize中的元素转换为浮点型数值。 - 最后，使用.mean...

解释bs_mean = bsize.view(-1, 3, 2).float().mean(dim=1)

具体地，-1表示该维度的大小根据其他维度自动推导，因此此处表示将bsize的第一维度分为N份，每份大小为3*2。然后通过.float()函数将bsize的数据类型转换为float类型，因为后续需要进行数值计算。最后...

12:55 94 < ... Q15. Explain the code and its outputs 、 // ex04_18.cpp #include <iostream> using std::cout; using std::endl; 6 int whatIsThis( int [],int); int main()10 11 const int arraySize=10; 12 int a[ arraysize ]={ 1，2，3，4，5，6 7.8910); int result=whatIsThis( a, arraysize ); 15 cout << "Result is " << result << endl; return 0: 18 int whatIsThis( int b[l,int size) if(size=1) return b[0 ]; else return b[ size-1]+whatIsThis(bsize-1); 20 Result is 55 加2

3. 如果数组长度 size 大于 1，则将数组最后一个元素 b[size-1] 加上数组前面所有元素的和 whatIsThis(b, size-1)，并作为函数的返回值返回。 4. 函数执行完毕，返回。 因此，程序的输出结果为 Result is ...

贴吧这个【msgType】2【msgType】【content】[{"big_src":"http://imgsrc.baidu.com/forum/wh%3D720%2C900/sign=fc585e8095160924dc70aa1ce63719c3/2df5e0fe9925bc3116c5384e1bdf8db1ca13704f.jpg?tbpicau=2023-12-12-23_cf647bca022f2d32548c5f9e2d9ddbf9","meme_id":"300212331850","src":"http://imgsrc.baidu.com/forum/wh%3D240%2C240/sign=9ea2391ca3cd7b89e93932813b146e95/2df5e0fe9925bc3116c5384e1bdf8db1ca13704f.jpg?tbpicau=2023-12-12-23_0ac2ce644a087823f617c619301b2cc8","bsize":"240,240","meme_type":"4","type":"3","picId":300212331850,"big_size":"240,240"}]【content】是什么

这是一个消息格式的描述，包含... - bsize：大图尺寸； - meme_type：表情类型； - type：未知； - picId：图片ID； - big_size：未知。 总的来说，这个消息可能是一个表情图片消息，里面包含了表情的各种信息。

hddInfo:f_blocks: 31228, f_bavail: 22135, f_bsize: 4096和"HddTotal":"127909888","HddAvail":"90664960"一致么？

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class SizeBlock(nn.Module): def __init__(self, conv): super(SizeBlock, self).__init__() self.conv, inc = nc2dc(conv) self.glob = nn.Sequential( nn.Linear(2, 64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(64, 32) ) self.local = nn.Sequential( nn.Conv2d(inc, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 32, 3, padding=1) ) self.fuse = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 3 * 3 * 2, 3, padding=1) ) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x, bsize): b, c, h, w = x.shape g_offset = self.glob(bsize) g_offset = g_offset.view(b, -1, 1, 1).repeat(1, 1, h, w).contiguous() l_offset = self.local(x) offset = self.fuse(torch.cat((g_offset, l_offset), dim=1)) fea = self.conv(x, offset) return self.relu(fea)和class ResBase(nn.Module): def __init__(self, res_name): super(ResBase, self).__init__() # model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=False, norm_layer=BN_2D) model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=True) self.sizeblock = SizeBlock self.conv1 = model_resnet.conv1 self.bn1 = model_resnet.bn1 self.relu = model_resnet.relu self.maxpool = model_resnet.maxpool self.layer1 = model_resnet.layer1 self.layer2 = model_resnet.layer2 self.layer3 = model_resnet.layer3 self.layer4 = model_resnet.layer4 self.avgpool = model_resnet.avgpool self.in_features = model_resnet.fc.in_features def forward(self, x, msize): print(x.shape) # torch.Size([8, 3, 384, 384]) x = self.sizeblock(x, msize) x = self.conv1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 192, 192]) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) # x = self.self.selist[1](x, msize) x = self.maxpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 96, 96]) x = self.layer1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 256, 96, 96]) # x = self.self.selist[2](x, msize) x = self.layer2(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 512, 48, 48]) # x = self.self.selist[3](x, msize) x = self.layer3(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 1024, 24, 24]) x = self.layer4(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 12, 12]) x = self.avgpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 1, 1]) x = x.view(x.size(0), -1) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048]) a = input() return x，如何使用SizeBlock的forward函数

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