transpose 函数的功能是重新排列维度，但是在 numpy 和 pytorch 中用法不同。 numpy transpose 输入是重新排列的维度的下标 b a.transpose(1, 2, 0)import numpy as npa np.random.randn(3, 200, 200) b a.transpose(1, 2, 0) print(a.shape) print(b.shape)或…

参考： https://developer.nvidia.com/blog/efficient-matrix-transpose-cuda-cc/https://developer.nvidia.com/blog/efficient-matrix-transpose-cuda-cc/ 一 Simple Matrix Copy 1 thread分配 <

np.transpose主要用于对数组进行转置操作。它可以改变数组的维度和轴的顺序。 二维示例 示例1&#xff1a; x np.arange(4).reshape((2,2))输出&#xff1a; #x 为&#xff1a; array([[0, 1],[2, 3]])示例2&#xff1a; import numpy as np x.transpose()输出&#xff1a…

TransPose: Keypoint Localization via Transformer 目录 Abstract Introduction Related Work Human pose estimation Explainability Transformer Method Architecture Backbone Transformer Head Resolution Settings Attentions are the Dependencies of Loca…

tf.transpose函数中文意思是转置&#xff0c;对于低维度的转置问题&#xff0c;低维的还可以理解高维有点懵 看了博客也不是很明白 tf.transpose函数 tf.transpose( a, permNone, nametranspose, conjugateFalse ) 置换 a,根据 perm 重新排列尺寸. 返回的张量的维度 i 将对应于…

参考： A guide to convolution arithmetic for deep learning.(Vincent Dumoulin, Francesco Visin).[https://arxiv.org/abs/1603.07285] 中文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48501100 1概念 转置卷积就是用卷积矩阵的转置矩阵进行卷积。 转置卷积可以将与卷积输出形状相…

今天要分享的是函数transpose的使用&#xff0c;其实这个函数的基本用法很简单&#xff0c;就是转置数据&#xff0c;下面还介绍了很多这个函数与其他函数的组合应用&#xff0c;快来看一看吧&#xff01; 使用格式&#xff1a;TRANSPOSE(array) 1、基本用法 数据区域A1:D7是一…

NumPy transpose 的定义与计算过程 NumPy documentation https://numpy.org/doc/stable/index.html numpy.transpose https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html numpy.ndarray.transpose https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/nu…

在Python中&#xff0c;transpose库实际上指的是NumPy库中的transpose函数&#xff0c;它的作用是对数组进行转置操作&#xff0c;改变数组的维度顺序&#xff0c;即交换数组的行和列。这在矩阵计算、数据处理和科学计算中非常常见。 1. 以下是一些示例&#xff1a; import nu…

目录 摘要 一、前言 二、相关工作 2.1 人体姿态估计 2.2 可解释性 三、TransPose 3.1 网络结构 3.2 分辨率设置 3.3 attentions是定位关键点的依赖 四、实验 4.1 COCO实验数据对比 4.2 迁移到MPII数据对比 4.3 消融实验​编辑 4.4 量化分析 五、总结 摘要 虽然基…

很难写一个kernel就能同时在transpose的所有场景都最优&#xff0c;归纳transpose的几种常见场景可以针对性优化。这里只列出了transpose对轴变换的几种情况&#xff0c;没有考虑shape大小。因此在这几种场景上还应该考虑转置的轴 shape大小针对性优化。 场景1&#xff1a; bat…

前言 最近在看pandas的创始人写的一本数据分析&#xff0c;在其中使用numpy建立多维数组的时候提到了很多有关数组的维度和轴的一些相关的知识&#xff0c;而刚开始阅读的时候由于对这部分有些理解不到位&#xff0c;导致后面理解数组转换的时候出现了很多坑爹问题。所以特此写…

&#x1f9d1; 博主简介&#xff1a;阿里巴巴嵌入式技术专家&#xff0c;深耕嵌入式人工智能领域&#xff0c;具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。 &#x1f4d2; 博客介绍&#xff1a;分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟&#xff0c;欢迎关注。提供嵌入式方向…

1 numpy基础之transpose 用法 ndarray.transpose(*axes)描述 根据axes将ndarray数组进行转置。 入参 axes&#xff1a;可选&#xff0c;元组或列表。若指定&#xff0c;则元素个数必须为数组轴大小(ndarray.ndim)&#xff0c;元素值的范围为[0,1,2,…,ndarray.ndim-1]&…

shape:(batch_size * x * y ) 有batch_size个二维矩阵&#xff08;x * y&#xff09;相当于(z * x * y) 1. 多维数组的索引 import numpy as np # 创建 x np.arange(12).reshape((2,2,3)) print(x)# 得到三维数组 [[[ 0 1 2][ 3 4 5]][[ 6 7 8][ 9 10 11]]] # 相当于 b…

由于通信过程的不可靠性&#xff0c;传输的数据不可避免的会出现丢失、延迟、错误、重复等各种状况&#xff0c;TCP协议为解决这些问题设计了一系列机制。这个机制的核心&#xff0c;就是发送方向接收方发送数据后&#xff0c;接收方要向发送方发送ACK&#xff08;回执&#xf…

QUIC ACK frame解析 笔者在开发quic相关代码的时候&#xff0c;查阅了网上关于QUIC ACK frame解析的博文&#xff0c;发现大部分分析有想当然的嫌疑&#xff0c;解析过程和真正的实现差距较大&#xff0c;具体细节没有体现&#xff0c;在这里根据RFC 9000及具体的实现代码(基于…

1、消息确认机制&#xff08;ACK&#xff09; 为了保证消息从队列可靠的达到消费者&#xff0c;RabbitMQ 提供了消息确认机制&#xff08;Message Acknowledgement&#xff09;。消费者在订阅队列时&#xff0c;可以指定 autoAck 参数&#xff0c;当 autoAck 参数等于 false 时…

TCP Delayed ACK 的 WiKi 解释&#xff1a; ​ 看下红框里说的“某些劣化性能的场景”&#xff1a; ​ 是不是很复杂&#xff1f;特别是跟 Nagle 算法&#xff0c;糊涂窗口综合症揉在一起&#xff0c;需要理解各种情况如何组合这些配置。 复杂的根源在哪儿&#xff1f; 先看 …

什么是消费者ACK&#xff1f; 简单说就是 消息确认机制 mq要保证消息能可靠的达到消费者。消费者在消费是是可以指定autoAck参数&#xff08;自动/手动&#xff09;的方式告诉mq自己是否确认收到消息。 当 autoAck 参数为 false 时&#xff0c; 队列中的消息分成了两部分&#…