2020年10月12日 · 本文从逻辑表达和物理存储角度用图的方式来理解这两种数据格式，最后以RGB图像为例来加深NHWC和NCHW数据存储格式的理解。 深度学习框架中，数据一般是4D，用NCHW或NHWC表达，其中： 假定N = 2，C = 16，H = 5，W = 4，那么这个4D数据，看起来是这样的： 人类比较直接的理解方式是3D，上图中从三个方向上理解，C方向/H方向/W方向。 然后是N方向上，就是4D。 上图中红色标准的数值是这个数据里每个元素的数值。 无论逻辑表达上 …

假设给定一张图片 X，其大小为 X.shape = [N, C, H, W], 其中 N 表示batch size；C表示 feature maps 的数量，又称之为通道数；H 表示图片的高度，W表示图片的宽度； 假设以一个 64 通道数的高5 宽4 的 4D 张量 为例分别看一下 NCHW 和 NHWC 在内存中的排布，为简单起见，图片的每个像素元素用整数序列 0、1、2、3 来表示，如下图所示： 上面的 4D 张量以 NCHW 格式在内存中布局如下图所示，该布局具有如下特点， 然后继续第二个和后续通道，直到所有通道的元 …

一般地，针对 uint8 数据，最大像素值为 255；针对浮点型数据，最大像素值为 1。 上面是针对灰度图像的计算方法，如果是彩色图像，通常有三种方法来计算。 其中，第二和第三种方法比较常见。 分别计算 RGB 三个通道的 PSNR，然后取平均值。 计算 RGB 三通道的 MSE ，然后再除以 3 。 将图片转化为 YCbCr 格式，然后只计算 Y 分量也就是亮度分量的 PSNR。 M P S N R MPSNR M P S N R。 Structural SIMilarity 结构相似性. y y y 间的三个比较衡量：亮度 (luminance)、对 …

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当我们开始在 Dynamo 中编译帧时，我们分配一个 ShapeEnv（附加到 FakeTensorMode），它跟踪符号形状状态。 我们在输入时为张量分配符号大小（什么是静态的或动态的是策略决策，带有一些旋钮）。 我们通过运算符传播符号大小，同时维护 (1) FX IR，以便我们可以忠实地导出符号计算，以及 (2) 表示大小变量的 Sympy 表达式，以便我们可以推理它们。 当我们对符号大小进行条件判断时，无论是在 Dynamo 跟踪中还是在 Inductor 优化中，我们都会根据条件添加保护。 …

Type - The shape of the fade. You can select from: Linear - Volume change will occur evenly over time. Exponential - Volume change will start slowly, increasing rapidly the more it is closer to the end. Sinusoidal - Volume change will start slowly, increasing rapidly until …

2017年3月26日 · Following Tensorflow's best practices for performance, I am using NCHW data format, but I am not sure about the filter shape to be used in tensorflow.nn.conv2d. The doc says to use [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] for NHWC format, but is not clear about what to do with NCHW.

2024年12月21日 · 我们可以利用squeeze（）函数将表示向量的数组转换为秩为1的数组，这样利用matplotlib库函数画图时，就可以正常的显示结果了。 np.squeeze（）函数可以删除数组形状中的单维度条目，即把shape中为1的维度去掉，但是对非单维的维度不起作用。 最终发现是图片的问题。 文章浏览阅读5k次，点赞2次，收藏2次。 1.如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时，需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式。

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