现在，我将演示如何在PyTorch中实现傅立叶卷积函数。 它应该模仿torch.nn.functional.convNd的功能，并在实现中利用FFT，而无需用户做任何额外的工作。 这样，它应该接受三个张量（信号，内核和可选的偏差），并填充以应用于输入。 从概念上讲，此功能的内部工作原理是：def fft_conv( signal: Tensor, kernel: Ten...
PyTorch实现 现在,我将演示如何在PyTorch中实现傅立叶卷积函数。它应该模仿torch.nn.functional.convNd的功能,并在实现中利用FFT,而无需用户做任何额外的工作。这样,它应该接受三个张量(信号,内核和可选的偏差),并填充以应用于输入。从概念上讲,此功能的内部工作原理是: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
PyTorch实现 现在,我将演示如何在PyTorch中实现傅立叶卷积函数。 它应该模仿torch.nn.functional.convNd的功能,并在实现中利用FFT,而无需用户做任何额外的工作。 这样,它应该接受三个张量(信号,内核和可选的偏差),并填充以应用于输入。 从概念上讲,此功能的内部工作原理是: def fft_conv( signal: Tensor, kernel...
(1)PyTorch卷积在多维张量上运行,因此我们的信号和内核张量实际上是三维的。从PyTorch文档中的该方程式,我们看到矩阵乘法是在前两个维度上执行的(不包括偏差项): 我们需要包括此矩阵乘法以及转换后的维度上的直接乘法。 (2)在官方文档中所示,PyTorch实际上实现了互相关方法而不是卷积。(TensorFlow和其他深度学习库也是...
PyTorch实现 现在,我将演示如何在PyTorch中实现傅立叶卷积函数。 它应该模仿torch.nn.functional.convNd的功能,并在实现中利用FFT,而无需用户做任何额外的工作。 这样,它应该接受三个张量(信号,内核和可选的偏差),并填充以应用于输入。 从概念上讲,此功能的内部工作原理是: ...