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f3817f853d
commit
ce134ea8a8
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@ -16,7 +16,7 @@ mindspore.nn.Conv1d
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:math:`\text{weight}(C_{\text{out}_j}, k)` 是shape为 :math:`\text{kernel_size}` 的卷积核切片，其中 :math:`\text{kernel_size}` 是卷积核的宽度。 :math:`\text{bias}` 为偏置参数， :math:`\text{X}` 为输入Tensor。
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完整卷积核的shape为 :math:`(C_{out}, C_{in} / \text{group}, \text{kernel_size})` ，其中 `group` 是在空间维度上分割输入 `x` 的组数。
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详细介绍请参考论文 `Gradient Based Learning Applied to Document Recognition <http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf>`_ 。
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参数：
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- **in_channels** (int) - Conv1d层输入Tensor的空间维度。
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- **out_channels** (int) - Conv1d层输出Tensor的空间维度。
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@ -57,6 +57,7 @@ mindspore.nn.Conv1d
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.. math::
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L_{out} ＝ \left \lfloor{\frac{L_{in} + 2 \times padding - (\text{kernel_size} - 1) \times
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\text{dilation} - 1 }{\text{stride}} + 1} \right \rfloor
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异常：
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- **TypeError** - `in_channels` 、 `out_channels` 、 `kernel_size` 、 `stride` 、 `padding` 或 `dilation` 不是int。
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- **ValueError** - `in_channels` 、 `out_channels` 、 `kernel_size` 、 `stride` 或 `dilation` 小于1。
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@ -3,55 +3,55 @@ mindspore.nn.Conv2d
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.. py:class:: mindspore.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, pad_mode="same", padding=0, dilation=1, group=1, has_bias=False, weight_init="normal", bias_init="zeros", data_format="NCHW")
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二维卷积层。
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二维卷积层。
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对输入Tensor计算二维卷积，该Tensor的常见shape为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})`，其中 :math:`N` 为batch size，:math:`C_{in}` 为空间维度，:math:`H_{in}, W_{in}` 分别为特征层的高度和宽度。对于每个batch中的Tensor，其shape为 :math:`(C_{in}, H_{in}, W_{in})` ，公式定义如下：
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对输入Tensor计算二维卷积，该Tensor的常见shape为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})`，其中 :math:`N` 为batch size，:math:`C_{in}` 为空间维度，:math:`H_{in}, W_{in}` 分别为特征层的高度和宽度。对于每个batch中的Tensor，其shape为 :math:`(C_{in}, H_{in}, W_{in})` ，公式定义如下：
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.. math::
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.. math::
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\text{out}(N_i, C_{\text{out}_j}) = \text{bias}(C_{\text{out}_j}) +
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\sum_{k = 0}^{C_{in} - 1} \text{ccor}({\text{weight}(C_{\text{out}_j}, k), \text{X}(N_i, k)})
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其中，:math:`ccor` 为 `cross-correlation <https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation>`_ ， :math:`C_{in}` 为输入空间维度， :math:`out_{j}` 对应输出的第 :math:`j` 个空间维度，:math:`j` 的范围在 :math:`[0，C_{out}-1]` 内，
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:math:`\text{weight}(C_{\text{out}_j}, k)`是shape为 :math:`(\text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]})` 的卷积核切片，其中 :math:`\text{kernel_size[0]}` 和 :math:`\text{kernel_size[1]}` 分别是卷积核的高度和宽度。 :math:`\text{bias}` 为偏置参数， :math:`\text{X}` 为输入Tensor。
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此时，输入Tensor对应的 `data_format` 为"NCHW"，完整卷积核的shape为 :math:`(C_{out}, C_{in} / \text{group}, \text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]})` ，其中 `group` 是在空间维度上分割输入 `x` 的组数。如果输入Tensor对应的 `data_format` 为"NHWC"，完整卷积核的shape则为 :math:`(C_{out}, \text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]}), C_{in} / \text{group}`。
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详细介绍请参考论文 `Gradient Based Learning Applied to Document Recognition <http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf>`_ 。
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其中，:math:`ccor` 为 `cross-correlation <https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation>`_ ， :math:`C_{in}` 为输入空间维度， :math:`out_{j}` 对应输出的第 :math:`j` 个空间维度，:math:`j` 的范围在 :math:`[0，C_{out}-1]` 内，
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:math:`\text{weight}(C_{\text{out}_j}, k)`是shape为 :math:`(\text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]})` 的卷积核切片，其中 :math:`\text{kernel_size[0]}` 和 :math:`\text{kernel_size[1]}` 分别是卷积核的高度和宽度。 :math:`\text{bias}` 为偏置参数， :math:`\text{X}` 为输入Tensor。
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此时，输入Tensor对应的 `data_format` 为"NCHW"，完整卷积核的shape为 :math:`(C_{out}, C_{in} / \text{group}, \text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]})` ，其中 `group` 是在空间维度上分割输入 `x` 的组数。如果输入Tensor对应的 `data_format` 为"NHWC"，完整卷积核的shape则为 :math:`(C_{out}, \text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]}), C_{in} / \text{group}`。
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详细介绍请参考论文 `Gradient Based Learning Applied to Document Recognition <http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf>`_ 。
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参数：
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- **in_channels** (`int`) - Conv2d层输入Tensor的空间维度。
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- **out_channels** (`dict`) - Conv2d层输出Tensor的空间维度。
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- **kernel_size** (`Union[int, tuple[int]]`) - 指定二维卷积核的高度和宽度。数据类型为整型或两个整型的tuple。一个整数表示卷积核的高度和宽度均为该值。两个整数的tuple分别表示卷积核的高度和宽度。
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||||
- **stride** (`Union[int, tuple[int]]`) - 二维卷积核的移动步长。数据类型为整型或两个整型的tuple。一个整数表示在高度和宽度方向的移动步长均为该值。两个整数的tuple分别表示在高度和宽度方向的移动步长。默认值：1。
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- **pad_mode** (`str`) - 指定填充模式。可选值为"same"、"valid"、"pad"。默认值："same"。
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参数：
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- **in_channels** (`int`) - Conv2d层输入Tensor的空间维度。
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- **out_channels** (`dict`) - Conv2d层输出Tensor的空间维度。
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- **kernel_size** (`Union[int, tuple[int]]`) - 指定二维卷积核的高度和宽度。数据类型为整型或两个整型的tuple。一个整数表示卷积核的高度和宽度均为该值。两个整数的tuple分别表示卷积核的高度和宽度。
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- **stride** (`Union[int, tuple[int]]`) - 二维卷积核的移动步长。数据类型为整型或两个整型的tuple。一个整数表示在高度和宽度方向的移动步长均为该值。两个整数的tuple分别表示在高度和宽度方向的移动步长。默认值：1。
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- **pad_mode** (`str`) - 指定填充模式。可选值为"same"、"valid"、"pad"。默认值："same"。
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- **same**：输出的高度和宽度分别与输入整除 `stride` 后的值相同。若设置该模式，`padding` 的值必须为0。
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- **valid**：在不填充的前提下返回有效计算所得的输出。不满足计算的多余像素会被丢弃。如果设置此模式，则 `padding` 的值必须为0。
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- **pad**：对输入进行填充。在输入的高度和宽度方向上填充 `padding` 大小的0。如果设置此模式， `padding` 必须大于或等于0。
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- **same**：输出的高度和宽度分别与输入整除 `stride` 后的值相同。若设置该模式，`padding` 的值必须为0。
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- **valid**：在不填充的前提下返回有效计算所得的输出。不满足计算的多余像素会被丢弃。如果设置此模式，则 `padding` 的值必须为0。
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- **pad**：对输入进行填充。在输入的高度和宽度方向上填充 `padding` 大小的0。如果设置此模式， `padding` 必须大于或等于0。
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- **padding** (`Union[int, tuple[int]]`) - 输入的高度和宽度方向上填充的数量。数据类型为int或包含4个整数的tuple。如果 `padding` 是一个整数，那么上、下、左、右的填充都等于 `padding` 。如果 `padding` 是一个有4个整数的tuple，那么上、下、左、右的填充分别等于 `padding[0]` 、 `padding[1]` 、 `padding[2]` 和 `padding[3]` 。值应该要大于等于0，默认值：0。
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||||
- **dilation** (`Union[int, tuple[int]]`) - 二维卷积核膨胀尺寸。数据类型为整型或具有两个整型的tuple。若 :math:`k > 1` ，则kernel间隔 `k` 个元素进行采样。垂直和水平方向上的 `k` ，其取值范围分别为[1, H]和[1, W]。默认值：1。
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||||
- **group** (`int`) - 将过滤器拆分为组， `in_channels` 和 `out_channels` 必须可被 `group` 整除。如果组数等于 `in_channels` 和 `out_channels` ，这个二维卷积层也被称为二维深度卷积层。默认值：1.
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- **has_bias** (`bool`) - Conv2d层是否添加偏置参数。默认值：False。
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- **weight_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 权重参数的初始化方法。它可以是Tensor，str，Initializer或numbers.Number。当使用str时，可选"TruncatedNormal"，"Normal"，"Uniform"，"HeUniform"和"XavierUniform"分布以及常量"One"和"Zero"分布的值，可接受别名"xavier_uniform"，"he_uniform"，"ones"和"zeros"。上述字符串大小写均可。更多细节请参考Initializer的值。默认值："normal"。
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- **bias_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 偏置参数的初始化方法。可以使用的初始化方法与"weight_init"相同。更多细节请参考Initializer的值。默认值："zeros"。
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- **data_format** (`str`) - 数据格式的可选值有"NHWC"，"NCHW"。默认值："NCHW"。
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- **padding** (`Union[int, tuple[int]]`) - 输入的高度和宽度方向上填充的数量。数据类型为int或包含4个整数的tuple。如果 `padding` 是一个整数，那么上、下、左、右的填充都等于 `padding` 。如果 `padding` 是一个有4个整数的tuple，那么上、下、左、右的填充分别等于 `padding[0]` 、 `padding[1]` 、 `padding[2]` 和 `padding[3]` 。值应该要大于等于0，默认值：0。
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- **dilation** (`Union[int, tuple[int]]`) - 二维卷积核膨胀尺寸。数据类型为整型或具有两个整型的tuple。若 :math:`k > 1` ，则kernel间隔 `k` 个元素进行采样。垂直和水平方向上的 `k` ，其取值范围分别为[1, H]和[1, W]。默认值：1。
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- **group** (`int`) - 将过滤器拆分为组， `in_channels` 和 `out_channels` 必须可被 `group` 整除。如果组数等于 `in_channels` 和 `out_channels` ，这个二维卷积层也被称为二维深度卷积层。默认值：1.
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- **has_bias** (`bool`) - Conv2d层是否添加偏置参数。默认值：False。
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- **weight_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 权重参数的初始化方法。它可以是Tensor，str，Initializer或numbers.Number。当使用str时，可选"TruncatedNormal"，"Normal"，"Uniform"，"HeUniform"和"XavierUniform"分布以及常量"One"和"Zero"分布的值，可接受别名"xavier_uniform"，"he_uniform"，"ones"和"zeros"。上述字符串大小写均可。更多细节请参考Initializer的值。默认值："normal"。
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- **bias_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 偏置参数的初始化方法。可以使用的初始化方法与"weight_init"相同。更多细节请参考Initializer的值。默认值："zeros"。
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- **data_format** (`str`) - 数据格式的可选值有"NHWC"，"NCHW"。默认值："NCHW"。
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输入：
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- **x** (Tensor) - Shape为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})` 或者 :math:`(N, H_{in}, W_{in}, C_{in})` 的Tensor。
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输入：
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- **x** (Tensor) - Shape为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})` 或者 :math:`(N, H_{in}, W_{in}, C_{in})` 的Tensor。
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输出：
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Tensor，shape为 :math:`(N, C_{out}, H_{out}, W_{out})` 或者 :math:`(N, H_{out}, W_{out}, C_{out})` 。
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输出：
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Tensor，shape为 :math:`(N, C_{out}, H_{out}, W_{out})` 或者 :math:`(N, H_{out}, W_{out}, C_{out})` 。
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pad_mode为"same"时：
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pad_mode为"same"时：
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.. math::
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.. math::
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\begin{array}{ll} \\
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H_{out} ＝ \left \lceil{\frac{H_{in}}{\text{stride[0]}}} \right \rceil \\
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W_{out} ＝ \left \lceil{\frac{W_{in}}{\text{stride[1]}}} \right \rceil \\
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\end{array}
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pad_mode为"valid"时：
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pad_mode为"valid"时：
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.. math::
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.. math::
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\begin{array}{ll} \\
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H_{out} ＝ \left \lceil{\frac{H_{in} - \text{dilation[0]} \times (\text{kernel_size[0]} - 1) }
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{\text{stride[0]}}} \right \rceil \\
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@ -59,9 +59,9 @@ mindspore.nn.Conv2d
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{\text{stride[1]}}} \right \rceil \\
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\end{array}
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pad_mode为"pad"时：
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pad_mode为"pad"时：
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.. math::
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.. math::
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\begin{array}{ll} \\
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H_{out} ＝ \left \lfloor{\frac{H_{in} + padding[0] + padding[1] - (\text{kernel_size[0]} - 1) \times
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\text{dilation[0]} - 1 }{\text{stride[0]}} + 1} \right \rfloor \\
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@ -69,12 +69,12 @@ mindspore.nn.Conv2d
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\text{dilation[1]} - 1 }{\text{stride[1]}} + 1} \right \rfloor \\
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\end{array}
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `in_channels` ， `out_channels` 或者 `group` 不是整数。
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- **TypeError** - 如果 `kernel_size` ， `stride`，`padding` 或者 `dilation` 既不是整数也不是tuple。
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- **ValueError** - 如果 `in_channels` ， `out_channels`，`kernel_size` ， `stride` 或者 `dilation` 小于1。
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- **ValueError** - 如果 `padding` 小于0。
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- **ValueError** - 如果 `pad_mode` 不是"same"，"valid"或"pad"。
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- **ValueError** - 如果 `padding` 是一个长度不等于4的tuple。
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- **ValueError** - 如果 `pad_mode` 不等于"pad"且 `padding` 不等于(0,0,0,0)。
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- **ValueError** - 如果 `data_format` 既不是"NCHW"也不是"NHWC"。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `in_channels` ， `out_channels` 或者 `group` 不是整数。
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- **TypeError** - 如果 `kernel_size` ， `stride`，`padding` 或者 `dilation` 既不是整数也不是tuple。
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- **ValueError** - 如果 `in_channels` ， `out_channels`，`kernel_size` ， `stride` 或者 `dilation` 小于1。
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- **ValueError** - 如果 `padding` 小于0。
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- **ValueError** - 如果 `pad_mode` 不是"same"，"valid"或"pad"。
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- **ValueError** - 如果 `padding` 是一个长度不等于4的tuple。
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- **ValueError** - 如果 `pad_mode` 不等于"pad"且 `padding` 不等于(0,0,0,0)。
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- **ValueError** - 如果 `data_format` 既不是"NCHW"也不是"NHWC"。
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@ -3,49 +3,49 @@ mindspore.nn.Conv2dTranspose
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.. py:class:: mindspore.nn.Conv2dTranspose(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, pad_mode="same", padding=0, dilation=1, group=1, has_bias=False, weight_init="normal", bias_init="zeros")
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二维转置卷积层。
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二维转置卷积层。
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计算二维转置卷积，可以视为Conv2d对输入求梯度，也称为反卷积（实际不是真正的反卷积）。
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计算二维转置卷积，可以视为Conv2d对输入求梯度，也称为反卷积（实际不是真正的反卷积）。
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输入的shape通常为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})` ，其中 :math:`N` 是batch size，:math:`C_{in}` 是空间维度， :math:`H_{in}, W_{in}` 分别为特征层的高度和宽度。
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||||
当Conv2d和ConvTranspose2d使用相同的参数初始化时，且 `pad_mode` 设置为"pad"，它们会在输入的高度和宽度方向上填充 :math:`dilation * (kernel\_size - 1) - padding` 个零，这种情况下它们的输入和输出shape是互逆的。
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||||
然而，当 `stride` 大于1时，Conv2d会将多个输入的shape映射到同一个输出shape。反卷积网络可以参考 `Deconvolutional Networks <https://www.matthewzeiler.com/mattzeiler/deconvolutionalnetworks.pdf>`_ 。
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输入的shape通常为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})` ，其中 :math:`N` 是batch size，:math:`C_{in}` 是空间维度， :math:`H_{in}, W_{in}` 分别为特征层的高度和宽度。
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当Conv2d和ConvTranspose2d使用相同的参数初始化时，且 `pad_mode` 设置为"pad"，它们会在输入的高度和宽度方向上填充 :math:`dilation * (kernel\_size - 1) - padding` 个零，这种情况下它们的输入和输出shape是互逆的。
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然而，当 `stride` 大于1时，Conv2d会将多个输入的shape映射到同一个输出shape。反卷积网络可以参考 `Deconvolutional Networks <https://www.matthewzeiler.com/mattzeiler/deconvolutionalnetworks.pdf>`_ 。
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参数：
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- **in_channels** (`int`) - Conv2dTranspose层输入Tensor的空间维度。
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- **out_channels** (`dict`) - Conv2dTranspose层输出Tensor的空间维度。
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||||
- **kernel_size** (`Union[int, tuple[int]]`) - 指定二维卷积核的高度和宽度。数据类型为整型或两个整型的tuple。一个整数表示卷积核的高度和宽度均为该值。两个整数的tuple分别表示卷积核的高度和宽度。
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||||
- **stride** (`Union[int, tuple[int]]`) - 二维卷积核的移动步长。数据类型为整型或两个整型的tuple。一个整数表示在高度和宽度方向的移动步长均为该值。两个整数的tuple分别表示在高度和宽度方向的移动步长。默认值：1。
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||||
- **pad_mode** (`str`) - 指定填充模式。可选值为"same"、"valid"、"pad"。默认值："same"。
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参数：
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- **in_channels** (`int`) - Conv2dTranspose层输入Tensor的空间维度。
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- **out_channels** (`dict`) - Conv2dTranspose层输出Tensor的空间维度。
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- **kernel_size** (`Union[int, tuple[int]]`) - 指定二维卷积核的高度和宽度。数据类型为整型或两个整型的tuple。一个整数表示卷积核的高度和宽度均为该值。两个整数的tuple分别表示卷积核的高度和宽度。
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||||
- **stride** (`Union[int, tuple[int]]`) - 二维卷积核的移动步长。数据类型为整型或两个整型的tuple。一个整数表示在高度和宽度方向的移动步长均为该值。两个整数的tuple分别表示在高度和宽度方向的移动步长。默认值：1。
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- **pad_mode** (`str`) - 指定填充模式。可选值为"same"、"valid"、"pad"。默认值："same"。
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- **same**：输出的高度和宽度分别与输入整除 `stride` 后的值相同。若设置该模式，`padding` 的值必须为0。
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- **valid**：在不填充的前提下返回有效计算所得的输出。不满足计算的多余像素会被丢弃。如果设置此模式，则 `padding` 的值必须为0。
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- **pad**：对输入进行填充。在输入的高度和宽度方向上填充 `padding` 大小的0。如果设置此模式， `padding` 必须大于或等于0。
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- **same**：输出的高度和宽度分别与输入整除 `stride` 后的值相同。若设置该模式，`padding` 的值必须为0。
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- **valid**：在不填充的前提下返回有效计算所得的输出。不满足计算的多余像素会被丢弃。如果设置此模式，则 `padding` 的值必须为0。
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- **pad**：对输入进行填充。在输入的高度和宽度方向上填充 `padding` 大小的0。如果设置此模式， `padding` 必须大于或等于0。
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- **padding** (`Union[int, tuple[int]]`) - 输入的高度和宽度方向上填充的数量。数据类型为整型或包含四个整数的tuple。如果 `padding` 是一个整数，那么上、下、左、右的填充都等于 `padding` 。如果 `padding` 是一个有四个整数的tuple，那么上、下、左、右的填充分别等于 `padding[0]` 、 `padding[1]` 、 `padding[2]` 和 `padding[3]` 。值应该要大于等于0，默认值：0。
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- **dilation** (`Union[int, tuple[int]]`) - 二维卷积核膨胀尺寸。数据类型为整型或具有两个整型的tuple。若 :math:`k > 1` ，则kernel间隔 `k` 个元素进行采样。高度和宽度方向上的 `k` ，其取值范围分别为[1, H]和[1, W]。默认值：1。
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- **group** (`int`) - 将过滤器拆分为组， `in_channels` 和 `out_channels` 必须可被 `group` 整除。如果组数等于 `in_channels` 和 `out_channels` ，这个二维卷积层也被称为二维深度卷积层。默认值：1.
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||||
- **has_bias** (`bool`) - Conv2dTranspose层是否添加偏置参数。默认值：False。
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- **weight_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 权重参数的初始化方法。它可以是Tensor，str，Initializer或numbers.Number。当使用str时，可选"TruncatedNormal"，"Normal"，"Uniform"，"HeUniform"和"XavierUniform"分布以及常量"One"和"Zero"分布的值，可接受别名"xavier_uniform"，"he_uniform"，"ones"和"zeros"。上述字符串大小写均可。更多细节请参考Initializer的值。默认值："normal"。
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||||
- **bias_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 偏置参数的初始化方法。可以使用的初始化方法与"weight_init"相同。更多细节请参考Initializer的值。默认值："zeros"。
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- **padding** (`Union[int, tuple[int]]`) - 输入的高度和宽度方向上填充的数量。数据类型为整型或包含四个整数的tuple。如果 `padding` 是一个整数，那么上、下、左、右的填充都等于 `padding` 。如果 `padding` 是一个有四个整数的tuple，那么上、下、左、右的填充分别等于 `padding[0]` 、 `padding[1]` 、 `padding[2]` 和 `padding[3]` 。值应该要大于等于0，默认值：0。
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- **dilation** (`Union[int, tuple[int]]`) - 二维卷积核膨胀尺寸。数据类型为整型或具有两个整型的tuple。若 :math:`k > 1` ，则kernel间隔 `k` 个元素进行采样。高度和宽度方向上的 `k` ，其取值范围分别为[1, H]和[1, W]。默认值：1。
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||||
- **group** (`int`) - 将过滤器拆分为组， `in_channels` 和 `out_channels` 必须可被 `group` 整除。如果组数等于 `in_channels` 和 `out_channels` ，这个二维卷积层也被称为二维深度卷积层。默认值：1.
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- **has_bias** (`bool`) - Conv2dTranspose层是否添加偏置参数。默认值：False。
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- **weight_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 权重参数的初始化方法。它可以是Tensor，str，Initializer或numbers.Number。当使用str时，可选"TruncatedNormal"，"Normal"，"Uniform"，"HeUniform"和"XavierUniform"分布以及常量"One"和"Zero"分布的值，可接受别名"xavier_uniform"，"he_uniform"，"ones"和"zeros"。上述字符串大小写均可。更多细节请参考Initializer的值。默认值："normal"。
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- **bias_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 偏置参数的初始化方法。可以使用的初始化方法与"weight_init"相同。更多细节请参考Initializer的值。默认值："zeros"。
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输入：
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- **x** (Tensor) - Shape 为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})` 的Tensor。
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输入：
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- **x** (Tensor) - Shape 为 :math:`(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})` 的Tensor。
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输出：
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Tensor，shape为 :math:`(N, C_{out}, H_{out}, W_{out})` 。
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输出：
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Tensor，shape为 :math:`(N, C_{out}, H_{out}, W_{out})` 。
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pad_mode为"same"时：
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pad_mode为"same"时：
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.. math::
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.. math::
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\begin{array}{ll} \\
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||||
H_{out} ＝ \left \lfloor{\frac{H_{in}}{\text{stride[0]}} + 1} \right \rfloor \\
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||||
W_{out} ＝ \left \lfloor{\frac{W_{in}}{\text{stride[1]}} + 1} \right \rfloor \\
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||||
\end{array}
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pad_mode为"valid"时：
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||||
pad_mode为"valid"时：
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.. math::
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||||
.. math::
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||||
\begin{array}{ll} \\
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||||
H_{out} ＝ \left \lfloor{\frac{H_{in} - \text{dilation[0]} \times (\text{kernel_size[0]} - 1) }
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||||
{\text{stride[0]}} + 1} \right \rfloor \\
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||||
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@ -53,9 +53,9 @@ mindspore.nn.Conv2dTranspose
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|||
{\text{stride[1]}} + 1} \right \rfloor \\
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||||
\end{array}
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||||
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||||
pad_mode为"pad"时：
|
||||
pad_mode为"pad"时：
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||||
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||||
.. math::
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||||
.. math::
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||||
\begin{array}{ll} \\
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||||
H_{out} ＝ \left \lfloor{\frac{H_{in} + padding[0] + padding[1] - (\text{dilation[0]} - 1) \times
|
||||
\text{kernel_size[0]} - 1 }{\text{stride[0]}} + 1} \right \rfloor \\
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||||
|
|
@ -63,11 +63,11 @@ mindspore.nn.Conv2dTranspose
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|||
\text{kernel_size[1]} - 1 }{\text{stride[1]}} + 1} \right \rfloor \\
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||||
\end{array}
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||||
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||||
异常：
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||||
- **TypeError** - 如果 `in_channels` ，`out_channels` 或者 `group` 不是整数。
|
||||
- **TypeError** - 如果 `kernel_size` ，`stride` ，`padding` 或者 `dilation` 既不是整数也不是tuple。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `in_channels` ，`out_channels` ， `kernel_size` ， `stride` 或者 `dilation` 小于1。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `padding` 小于0。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `pad_mode` 不是"same"，"valid"或"pad"。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `padding` 是一个长度不等于4的tuple。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `pad_mode` 不等于"pad"且 `padding` 不等于(0,0,0,0)。
|
||||
异常：
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||||
- **TypeError** - 如果 `in_channels` ，`out_channels` 或者 `group` 不是整数。
|
||||
- **TypeError** - 如果 `kernel_size` ，`stride` ，`padding` 或者 `dilation` 既不是整数也不是tuple。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `in_channels` ，`out_channels` ， `kernel_size` ， `stride` 或者 `dilation` 小于1。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `padding` 小于0。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `pad_mode` 不是"same"，"valid"或"pad"。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `padding` 是一个长度不等于4的tuple。
|
||||
- **ValueError** - 如果 `pad_mode` 不等于"pad"且 `padding` 不等于(0,0,0,0)。
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||||
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@ -9,8 +9,7 @@ mindspore.ops.median
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- **x** (Tensor) - median的输入，任意维度的Tensor。数据类型支持int16、int32、int64、float32或float64。
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||||
- **global_median** (bool) - 表示是否对x的全部元素取中值。默认值：False。
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||||
- **axis** (int) - 指定计算维度。默认值：(0), 取值范围为[-dims, dims - 1]，`dims` 表示 `x` 的维度长度
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||||
- **keep_dims** (bool) - 表示是否减少维度，如果为True，输出将与输入保持相同的维度；如果为False，输出将减少维度。
|
||||
默认值：False。
|
||||
- **keep_dims** (bool) - 表示是否减少维度，如果为True，输出将与输入保持相同的维度；如果为False，输出将减少维度。默认值：False。
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||||
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||||
返回：
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- **y** (Tensor) - 返回指定维度上的中值，数据类型与 `x` 相同。
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@ -2018,7 +2018,7 @@ class CrossEntropyLoss(LossBase):
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where `C = number of classes`. Data type must be float16 or float32.
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||||
- **labels** (Tensor) - For class indices, tensor of shape :math:`()`, :math:`(N)` or
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:math:`(N, d_1, d_2, ..., d_K)` , data type must be int32.
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||||
For probabilities, tensor of shape :math:`(C,)` :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, d_1, d_2, ..., d_K)`,
|
||||
For probabilities, tensor of shape :math:`(C,)` :math:`(N, C)` or :math:`(N, C, d_1, d_2, ..., d_K)` ,
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data type must be float16 or float32.
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Returns:
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@ -149,13 +149,13 @@ class Custom(ops.PrimitiveWithInfer):
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.. note::
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The supported platforms are determined by the input `func_type`:
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- "hybrid": supports ["Ascend", "GPU", "CPU"].
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- "akg": supports ["Ascend", "GPU", "CPU"].
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||||
- "tbe": supports ["Ascend"].
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||||
- "aot": supports ["GPU", "CPU"].
|
||||
- "pyfunc": supports ["CPU"].
|
||||
- "julia": supports ["CPU"].
|
||||
- "aicpu": supports ["Ascend"].
|
||||
- "hybrid": supports ["Ascend", "GPU", "CPU"].
|
||||
- "akg": supports ["Ascend", "GPU", "CPU"].
|
||||
- "tbe": supports ["Ascend"].
|
||||
- "aot": supports ["GPU", "CPU"].
|
||||
- "pyfunc": supports ["CPU"].
|
||||
- "julia": supports ["CPU"].
|
||||
- "aicpu": supports ["Ascend"].
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Args:
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func (Union[function, str]):
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Reference in New Issue