NCHW format
时间: 2024-08-14 13:05:33 浏览: 34
NCHW是神经网络中常用的内存布局格式,全称是“Narrow Channel Height Width”。在这个格式中,“N”代表批量(batch)维度,通常放置在最前面;“C”表示通道(channel),对于彩色图像来说就是颜色通道RGB;“H”和“W”分别代表高度(height)和宽度(width)的二维数据。这种布局在卷积神经网络(CNN)中很常见,因为前向传播时可以高效地利用现代GPU的并行计算能力。
在NCHW格式下,神经元按照批处理、通道、高度和宽度的顺序存储数据,这对于深度学习框架如PyTorch和CUDA等优化较好。然而,在某些其他架构或算法中,例如深度学习张量核心(Tensor Cores)优化,可能会使用NHWC (Narrow Height Width Channel)的格式,但这取决于硬件支持和性能需求。
相关问题
__init__(self, num_classes, in_channels, drop_ratio=0.8, std=0.01, data_format="NCHW", ls_eps=0.)
这是一个神经网络模型的初始化函数,参数如下:
- `num_classes`:输出类别的数量。
- `in_channels`:输入张量的通道数。
- `drop_ratio`:dropout 比率,用于控制神经元的随机失活率。
- `std`:权重初始化的标准差。
- `data_format`:输入数据格式,可选值为 "NCHW" 或 "NHWC"。
- `ls_eps`:Label Smoothing 的 epsilon 值,用于平滑分类标签。
一句句解释class SPP(nn.Layer): def __init__(self, ch_in, ch_out, k, pool_size, act='swish', data_format='NCHW'): super(SPP, self).__init__() self.pool = [] self.data_format = data_format for i, size in enumerate(pool_size): pool = self.add_sublayer( 'pool{}'.format(i), nn.MaxPool2D( kernel_size=size, stride=1, padding=size // 2, data_format=data_format, ceil_mode=False)) self.pool.append(pool) self.conv = ConvBNLayer(ch_in, ch_out, k, padding=k // 2, act=act) def forward(self, x): outs = [x] for pool in self.pool: outs.append(pool(x)) if self.data_format == 'NCHW': y = paddle.concat(outs, axis=1) else: y = paddle.concat(outs, axis=-1) y = self.conv(y) return y
这段代码定义了一个SPP(Spatial Pyramid Pooling)模块的类,它继承自PaddlePaddle的nn.Layer类。
在初始化函数中,该类接收5个参数:输入通道数ch_in、输出通道数ch_out、卷积核大小k、池化层大小pool_size、激活函数act(默认为swish)和数据格式data_format(默认为NCHW)。
该类定义了一个列表self.pool来存储不同大小的最大池化层,将这些池化层添加为该类的子层。然后定义了一个卷积层self.conv,该卷积层的输入通道数为SPP模块的输出通道数,输出通道数为ch_out,卷积核大小为k,激活函数为act。
在前向传播函数forward中,将输入x添加到一个列表outs中,然后遍历self.pool列表中的池化层,对输入x进行最大池化,并将池化结果添加到outs中。最后再将outs中的所有结果按照数据格式进行拼接,然后通过self.conv进行卷积操作,得到SPP模块的输出结果y,返回y。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![jpg](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720090814.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)