摘要：
MinkowskiBroadcast广播 MinkowskiBroadcastAddition广播加法 class MinkowskiEngine.MinkowskiBroadcastAddition 将缩小的特征广播到所有输入坐标。 第一个参数采用稀疏张量。第二个参数采用简化为原点的特征。通常可以 阅读全文
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MinkowskiPooling池化（下） MinkowskiPoolingTranspose class MinkowskiEngine.MinkowskiPoolingTranspose(kernel_size, stride, dilation=1, kernel_generator=None 阅读全文
摘要：
MinkowskiPooling池化（上） 如果内核大小等于跨步大小（例如kernel_size = [2，1]，跨步= [2，1]），则引擎将更快地生成与池化函数相对应的输入输出映射。 如果使用U网络架构，请使用相同功能的转置版本进行上采样。例如pool = MinkowskiSumPooling 阅读全文
摘要：
稀疏张量基础 稀疏张量是稀疏矩阵的高维扩展，其中非零元素表示为一组索引和关联值。 Data Generation 可以通过提取非零元素直接生成数据。本文展示了一个简单的2D数组，其中心有5个非零元素。 data = [ [0, 0, 2.1, 0, 0], [0, 1, 1.4, 3, 0], [0 阅读全文
摘要：
稀疏张量网络 稀疏张量 在传统语音，文本或图像数据中，特征是密集提取的。因此，用于这些数据的最常见表示形式是矢量，矩阵和张量。但是，对于3维扫描或什至更高维的空间，这样的密集表示效率不高，因为有效信息仅占空间的一小部分。取而代之，只能将信息保存在空间的非空区域上，这与将信息保存在稀疏矩阵上的方式类似 阅读全文
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英伟达TRTTorch PyTorch JIT的提前（AOT）编译Ahead of Time (AOT) compiling for PyTorch JIT TRTorch是PyTorch / TorchScript的编译器，通过NVIDIA针对NVIDIA GPU的TensorRT深度学习优化器和 阅读全文
摘要：
闵可夫斯基引擎Minkowski Engine Minkowski引擎是一个用于稀疏张量的自动微分库。它支持所有标准神经网络层，例如对稀疏张量的卷积，池化，解池和广播操作。有关更多信息，请访问文档页面。 pip install git+https://github.com/NVIDIA/Minkow 阅读全文