concatenate方式是通道数的合并,描述图像本身的特征数(通道数)增加,而每一特征下的信息没有增加。 2.2element-wise add add方式:先相加,再卷积。先将对应的特征图进行相加,然后卷积。对应通道的特征图语义信息类似,对应的特征图共享一个卷积核。 add方式使得描述图像的每一维度下的特征信息量增多,但描述图像的维度本...
add操作经典代表网络是ResNet,concate操作经典代表网络是Inception系统网络中的Inception结构和DenseNet。 正如之前的回答有人说的,add操作相当于加入一种先验知识。我觉得也就是相当于你对原始特征进行人为的特征融合。而你选择的特征处理的操作是element-wise add。通过add操作,会得到新的特征,这个新的特征可以反映原始...
与reduce、sgemm等kernel的优化不一样,elementwise类的kernel其实并没有太多优化的技巧,只需要正常地设置block和thread,以及使用好向量化访存就可以获得接近于理论极限的性能。以elementwise_add为例。 不采用向量化访存的kernel如下: __global__ void add(float* a, float* b, float* c) { int idx = threadIdx...
Adds every element in *ATensor* to its corresponding element in *BTensor*, placing the result into the corresponding element of *OutputTensor*. (DML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC)
常见的元素级运算类算子包括加法类算子(Add)、减法类算子(Subtract)、乘法类算子(Multiply)、点乘类算子(DotProduct)等。这些算子在神经网络中有着广泛的应用,如卷积神经网络(CNN)中的卷积操作、循环神经网络(RNN)中的点乘操作等。 加法类算子是最基本的元素级运算,它可以将两个数据元素合并成一个新的数据元素。在...
而结构体structured_add_Tensor又继承自TensorIteratorBase。 这也就解释了为什么在函数structured_ufunc_add_CUDA::impl的实现中调用的add_kernel函数的第一个参数是指向结构体structured_ufunc_add_CUDA自身的指针*this,因为其本身就是结构体TensorIteratorBase的派生。
structDML_ELEMENT_WISE_ADD_OPERATOR_DESC{constDML_TENSOR_DESC *ATensor;constDML_TENSOR_DESC *BTensor;constDML_TENSOR_DESC *OutputTensor; }; Члены ATensor Тип:constDML_TENSOR_DESC* Тензор, содержащийвходныеданныеслева. ...
Adds every element in *ATensor* to its corresponding element in *BTensor*, placing the result into the corresponding element of *OutputTensor*. (DML_ELEMENT_WISE_QUANTIZED_LINEAR_ADD_OPERATOR_DESC)
DML_ELEMENT_WISE_ADD1_OPERATOR_DESC 結構 DML_ELEMENT_WISE_ASIN_OPERATOR_DESC 結構 DML_ELEMENT_WISE_ASINH_OPERATOR_DESC 結構 DML_ELEMENT_WISE_ATAN_OPERATOR_DESC 結構 DML_ELEMENT_WISE_ATAN_YX_OPERATOR_DESC結構 DML_ELEMENT_WISE_ATANH_OPERATOR_DESC 結構 DML_ELEMENT_WISE_BIT_AND_OPERATOR_D...
版本、环境信息: 1)PaddlePaddle版本:AI-Studio中的Paddle-1.8 2)CPU:请提供CPU型号,AI-Studio 3)GPU:请提供GPU型号,AI-Studio 4)系统环境:AI-Studio 模型信息 模型名称:论文复现营的GAN作业 使用数据集名称:mnist 使用算法名称:GAN 复现信息: 实现了G和D,