随笔分类 - Torch基础系列
摘要：特别感谢@lz.pan对本文的斧正. 我们来进行一个多头注意力的写。 首先直接开导： import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F import math 导完之后，很舒服，进行下一步。 class Multihe
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摘要：首先，我们需要用到2个库，分别是numpy和cv2. import numpy as np import cv2 接着导入文件并进行最大最小值剪裁 cby = np.load('cby.npy') # load cby.npy MIN_DEPTH = 0 # minimum depth MAX_DE
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摘要：先贴一段官方文档： torch.cat主要作用是将两个不同的tensor拼接起来，其中要注意的是第三个参数“dim”。 dim = 0 可以理解为“横着拼”，即按照维度0拼接； 同理dim = 1 可以理解为“竖着拼”，即按照维度1拼接；
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