3 2 pnnx.Input input 0 1 input F.max_pool2d op_0 1 1 input out kernel_size=%kernel_size stride=%stride padding=%padding ceil_mode=%ceil_mode return_indices=False pnnx.Output output 1 0 out )PNNXIR"; } }; REGISTER_GLOBAL_PNNX_NCNN_GRAPH_REWRITER_PASS(F_max_pool2d_1,20) ...
ncnn is a high-performance neural network inference framework optimized for the mobile platform - support PyTorch AdaptiveAvgPool2d and AdaptiveMaxPool2d (#2546) · Tencent/ncnn@609f63c
XMUSHORT2.operator = method (Windows) XMUSHORT4.operator = method (Windows) operator /=(XMVECTOR&, float) method (Windows) GetType function (Windows) max (sm4 - asm) (Windows) Matrix4x4F constructor () function (Windows) DeviceController.AddDevice method (Windows) IStreamSelectorStatics::Get...
你可以使用以下代码创建一个MaxPool2d层: maxpool_layer=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)# 创建一个kernel大小为2x2,步长为2x2的MaxPool2d层 1. 步骤4:对输入数据进行MaxPool2d操作 最后,我们对输入数据进行MaxPool2d操作。你可以使用以下代码进行操作: output=maxpool_layer(input_data)# 对输入数据...
bqcyzvnNOjiKex76M4e1ij Ns3aWero+aOoro+maxaXyga9a0OI6CHLWfS9s5hkvBvKD13a8/zR2JU5jehGL7PwRo9s7IUevVsc u3/OtGN3hpWjtTSXV6aj9yurlHNYdYQ0zvPseXzoHcMbj1lzrFDQpbN3O7bWDRZ6yPTBtA+d1WSi 68b8K0vewTxEBITDpTuL3iHU89i/Ug5l6WrQ+8FT2qAPJ29BABAREAz3OdJpFGst/6n01pyax/6t g2i8oUyb19HnaDu...
mr resource-p poolId 参数说明 参数 参数说明 取值 poolId硬盘域ID。 执行show disk_domain general命令获取。 视图 诊断视图 使用指南 无。 使用实例 显示硬盘域为0的备份模块需要预留的资源。 admin:/diagnose>mr resource -p 0 System: MaxDiskNumber MaxDiskCap(Sec) MaxCap(Sec) MaxLunNum MaxPoolNum ...
Pool Meta Size 内存池元数据大小。 Slice Size 内存片大小。 Align Size 对齐大小。 Slice Whole Size 内存片总大小。 Fix Slice Count 预留内存个数。 Fix Slice Count Real 预留内存实际个数。 Max Slice Count 内存片最大个数。 Max Slice Count Real ...
x07HuGhKY17SQdT7lK8mX3NEOYnrm/NpjqY2ZfR9ayfXNYRmZc7Zq8+xvHNOjyKexr6P4uxhjaJN s3aWOnr+KKrro+maxaWyQe/aECJ6yBItZ9H3zmKS8W4oP3Rpz/NHY1fmNKIbvczCGz2ysRd69G5x 7P45047dGVaO1tJcXpmO3q+sUs5h1RHSOM+z5/GhdwxvXDtmzbFCQZfO3u3YWjdY6CHTB9M+dFaT ia4b868seQfzEBEQDpfuLHqHUM9j/0o5lK...
print(x) 1. 2. 3. #构造一个随机初始化的矩阵 x = torch.rand(5, 3) print(x) 1. 2. 3. #构造一个矩阵全为 0,而且数据类型是 long. x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) print(x) 1. 2. 3. #构造一个张量,直接使用数据: ...
actin pool referred to as “actin trails”20. Although the distinctive feature of actin trails is their active growth and shrinkage in living axons, they have also being described structurally using nanoscopy in fixed samples20and hence we believe the longitudinal F-actin fibers we observe using ...