conc2d中padding=1
时间: 2024-06-08 12:07:48 浏览: 3
在卷积神经网络中,卷积核在进行卷积操作时会从图像的左上角开始扫描,然后按照固定步长进行滑动,直到扫描全部图像。如果卷积核的大小大于输入图像的大小,那么就需要进行padding操作,即在输入图像的周围填充一圈像素点,使得卷积核能够完全扫描到输入图像的所有像素点。
在padding=1的情况下,就是在输入图像的周围每个边界填充1个像素点,这样可以保证卷积核能够完全扫描到输入图像的所有像素点,同时还可以保持图像大小不变,因为填充的像素点可以被卷积核扫描到但不会对卷积结果产生影响。
相关问题
out=conc什么意思
"out=conc"不是一个常见的短语或指令,因此我无法直接确定它的具体含义。根据常见的编程语境,"out"可能是指输出,而"conc"可能是指连接(concatenate)的缩写。因此,"out=conc"可能意味着将多个字符串或数据连接在一起并将结果输出。但是,这只是一种猜测,如果你能提供更多信息或上下文,我可以给出更准确的解释。
random.seed(0) np.random.seed(0) #Number of abstract nodes num_nodes = 5#10#int(sys.argv[1])#5 #Number of candidate services num_services = 5#10#int(sys.argv[2])#20 num_qos = 4 num_iters = 400 graph_name="SEQUENTIAL_" source = 0 sink = num_nodes adj_name = graph_name+'autogen_nodes'+str(num_nodes)+'_serv'+str(num_services)+'.npy' adjacencyMatrix = np.load(adj_name)#, delimiter=','np.load('autogen_nodes5_serv5.npy') qos_serv_name = name = "massive_qos_services_nodes"+str(num_nodes)+"_services"+str(num_services)+'.npy' unnorm_qos_services = np.load(qos_serv_name) conc_name = graph_name+'concrete_autogen_nodes'+str(num_nodes)+"_serv"+str(num_services)+'.npy' concreteAdjacencyMatrix = np.load(conc_name) minimize = [0,1] maximize =
这段代码主要做了以下几件事情:
1. `random.seed(0)`:设置随机数种子为0,这样可以保证每次生成的随机数是一样的。
2. `np.random.seed(0)`:设置numpy的随机数种子为0,这样可以保证numpy生成的随机数也是一样的。
3. `num_nodes = 5`:设置变量num_nodes的值为5。
4. `num_services = 5`:设置变量num_services的值为5。
5. `num_qos = 4`:设置变量num_qos的值为4。
6. `num_iters = 400`:设置变量num_iters的值为400。
7. `graph_name="SEQUENTIAL_"`:设置变量graph_name的值为"SEQUENTIAL_"。
8. `source = 0`:设置变量source的值为0。
9. `sink = num_nodes`:设置变量sink的值为num_nodes。
10. `adj_name = graph_name+'autogen_nodes'+str(num_nodes)+'_serv'+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载邻接矩阵数据。这里使用了graph_name、num_nodes和num_services来生成文件名。
11. `adjacencyMatrix = np.load(adj_name)`:从文件中加载邻接矩阵数据,并赋值给变量adjacencyMatrix。
12. `qos_serv_name = name = "massive_qos_services_nodes"+str(num_nodes)+"_services"+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载QoS服务数据。这里使用了num_nodes和num_services来生成文件名。
13. `unnorm_qos_services = np.load(qos_serv_name)`:从文件中加载QoS服务数据,并赋值给变量unnorm_qos_services。
14. `conc_name = graph_name+'concrete_autogen_nodes'+str(num_nodes)+"_serv"+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载具体邻接矩阵数据。这里使用了graph_name、num_nodes和num_services来生成文件名。
15. `concreteAdjacencyMatrix = np.load(conc_name)`:从文件中加载具体邻接矩阵数据,并赋值给变量concreteAdjacencyMatrix。
16. `minimize = [0,1]`:定义一个列表minimize,包含元素0和1。
17. `maximize =`:此处代码不完整,缺少后续的赋值语句。需要补充完整的代码才能明确其含义和作用。
相关推荐
![](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)
![](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)