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perf火炬图

1、perf命令简要介绍 1.1 perf采集数据 让我们从 perf 命令(performance 的缩写)讲起, 它是 Linux 系统原生提供的性能分析工具, 会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈(stack) perf record -F 99 -p 3887 -g -- sleep 30 -F 指定采样频率为 99Hz(每秒99次), 如果 99次 都返回

基于OneFlow实现Unfold、Fold算子

1、从卷积层说起 熟悉CNN的小伙伴应该知道卷积是一个很常用也很重要的操作，CNN里的卷积和信号处理的卷积并不是一回事，CNN的卷积是做一种二维的互相关运算，以《动手学深度学习》5.1章为示例： 《动手学深度学习》5.1.1. 二维互相关运算 窗口内的元素和卷积核相乘，求和得到输出元素，一份n

torch.nn.Unfold()详细解释

torch.nn.Unfold(kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1) 功能：从一个批次的输入张量中提取出滑动的局部区域块。（Extracts sliding local blocks from a batched input tensor.） 参数： kernel_size (intortuple) – 滑块的大小stride (intortuple,optional) – 滑块的步

Unfold与fold介绍

Unfold+fold 作者：elfin   参考资料来源：pytorch官网 目录1、nn.Unfold2、nn.Fold Top---Bottom 1、nn.Unfold nn.Unfold是pytorch实现的一个layer，那么这个layer是干嘛的呢？ torch.nn.Unfold(kernel_size: Union[T, Tuple[T, ...]], dilation: U

F.unfold运行解析

先上结论，unfold是先对第一通道展平，再对第二通道展平，依次叠加 import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F b=1 c=2 h=12 w=12 s=torch.arange(1,b*c*h*w+1).float() s=s.view(b,c,h,w) up_factor=2 kernel=3*up_factor t = F.unfold(s, kernel