Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
Squeeze-and-Excitation Networks 的理解
SE Block 主要是考虑到了不同通道之间所占的重要性可能不一样 xff0c 而以前的网络中并没有考虑到这一点 xff0c 而是把所有通道的重要性当成一样来处理的 不同的通道的重要性是通过学到的一组权值来scale的 xff0c 相当于经
squeeze
and
Excitation
networks
PyTorch:torch.Tensor.unsqueeze()、squeeze()
目录 1 unsqueeze 2 squeeze 1 unsqueeze 作用 xff1a 给指定的tensor增加一个指定 之前不存在的 的维度 通常用在两tensor相加 xff0c 但不满足shape一致 xff0c 同时又不符合广播
Pytorch
torch
tensor
unsqueeze
squeeze
torch.unsqueeze和 torch.squeeze() 详解
1 torch unsqueeze 详解 torch unsqueeze input dim out 61 None 作用 xff1a 扩展维度 返回一个新的张量 xff0c 对输入的既定位置插入维度 1 注意 xff1a 返回张量与输入张
torch
unsqueeze
squeeze