Du Ang

有些 Warning 只是在终端输出，打印一些信息，并不会中断程序，但是表明程序存在隐患。 该如何捕获这样的 Warning，并得到其细节呢？

如何在 PyTorch 中实现 TensorFlow 里的 'SAME' padding 和 'VALID' padding？

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在 TensorFlow 中，进行卷积和池化等操作时，可以选择 padding 的方式，一般有 'SAME' 和 'VALID' 两种方式。根据 StackOverflow 上的[这个回答](https://stackoverflow.com/a/37674568/6531954)，在 TensorFlow 中，这两种方式的区别如下。 对于 'SAME' padding，其输出的高度和宽度计算方式为： ```python out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1])) out_width = ceil(float(in_width) / float(strides[2])) ``` 对于 'VALID'...

在神经网络中如何计算感受野（receptive field）？

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> 在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 ——博客园 如何进行计算？

如何理解 TensorFlow 中的 tf.extract_image_patches，在 PyTorch 中如何实现？

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在 TensorFlow 中有一个 [`tf.extract_image_patches`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/extract_image_patches) 函数，这个函数究竟是做了什么操作呢？每一个参数控制着什么？该如何实现对应的 PyTorch 版本？

在 PyTorch 中如何将一个很大的模型分布到多个 GPU 上训练？

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在PyTorch 中，如果我们需要训练一个很大的模型，即使 batch size 很小，放在单个 GPU 上也会显存溢出，而我们又没有大显存的 GPU，这时应该怎么办呢？我们能否将一个大的模型分成几个小的部分，分别在不同的模型上训练呢？

NumPy 中的 `ix_()` 函数到底是什么意思？怎么用？

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[The ix_() function](https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html#the-ix-function) in Quickstart tutorial of NumPy. [numpy.ix](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.17.0/reference/generated/numpy.ix_.html) in NumPy's documentation.

如何理解 max-pooling 的平移不变性？

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在读 *[Deep models for brain EM image segmentation: novel insights and improved performance](https://academic.oup.com/bioinformatics/article/32/15/2352/1743853)* 这篇论文时，看到文中写道： > The key challenge was to add as many convolution layers as possible without losing the...

在 PyTorch 中加载数据时，如何让不同的数据集共享同样的随机变换？

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例如，有 A、B 两个域的数据，两个域的数据是不成对的，数目有可能不一致。在加载数据的时候，我们从 A、B 两个域中各随机取出一幅图像，组成一对。之后需要对这两幅图像做一些随机变换操作，我们希望对取出的这两幅图像做相同的随机变换。如何实现比较好呢？

如何在使用 matplotlib 显示或保存图像时，只保存图像内容而没有周围的坐标和空白？

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例如我们使用下面的代码保存图像： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(9).reshape(3, 3) plt.imshow(a) plt.savefig('orig.png') ``` 这样保存的图像如下图所示：  怎么才能去掉坐标并去除周围的空白区域呢？

最主要的原因是避免存储、读取大文件，分成若干个 shards 更高效。 > When we say shards in data generator (t2t-datagen) it just means that we split large files into a number of smaller files. It's usually better to...