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```python torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) ``` $2D$ 最大池化。 **参数：** - `kernel_ 阅读全文
posted @ 2022-12-29 12:23
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1. torch.cat() torch.cat(tensors, dim=0) 在给定维度中拼接张量序列。 参数： tensors：张量序列。 dim：拼接张量序列的维度。 import torch a = torch.rand(2, 3) b = torch.rand(2, 3) c = tor 阅读全文
posted @ 2022-12-28 17:56
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摘要：
真实数据的维度通常很高。例如，彩色图像在高、宽 $2$ 个维度外还有 $RGB$（红、绿、蓝）$3$ 个颜色通道。我们将大小为 $3$ 称为通道数（$channel$）。 1. 多输入通道 卷积核的通道数要和输入通道数一样才能进行互相关运算。 计算过程：先在每个通道上，做互相关运算；再按通道相加得到 阅读全文
posted @ 2022-12-28 12:52
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目录1. 填充2. 步幅3. 小结 假设输入形状是 \(n_h \times n_w\)，卷积核窗口形状是 \(k_h \times k_w\)，则输出形状是 \[(n_h - k_h + 1) \times (n_w - k_w + 1) \]这里介绍卷积层的两个超参数填充和步幅，它们可以改变输出 阅读全文
posted @ 2022-12-28 12:51
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描述： 百分位数表示小于这个值的观察值的百分比。 numpy.percentile(a, q, axis) 参数： a：输入数组。 q：计算的百分位数，在 $0-100$ 之间。 axis：沿着它计算百分位数的轴。 interpolation：$str$，用于估计百分位数的方法。默认 $linear 阅读全文
posted @ 2022-12-08 14:24
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1. 问题 当时用 from module import *时，希望对从模块或包导出的符号进行精确控制。 2. 解决方案 定义变量 __all__来明确地列出需要导出的内容。 def spam(): pass def grok(): pass blah = 42 # 只导出 spam、grok __ 阅读全文
posted @ 2022-10-17 22:04
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1. 广播的引出 $numpy$ 两个数组相加、相减、相乘都是对应元素之间的操作。 示例：$numpy$ 数组相乘。 import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x* 阅读全文
posted @ 2022-09-13 22:50
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卷积神经网络（$convolutional\ neural\ network,CNN$）是含有卷积层的神经网络。本节介绍最常见的二维卷积层。它有高、宽两个维度。 1. 二维卷积运算 虽然卷积层得名于卷积（$convolution$）运算，但通常在卷积层中使用更加直观的互相关（$cross-corre 阅读全文
posted @ 2022-09-07 23:02
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最重要的三种格式：$DICOM、Analyze、NIfTI$。 | 名称 | 文件扩展名 | 分析软件及来源 | | | | | | $Analyse$ | $.img/.hdr$ | $Analyse$ 软件，梅奥临床医学中心 | | $DICOM$ | $.dcm$ | $ACR/NEMA$ 协 阅读全文
posted @ 2022-08-29 19:24
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1. FFT 知识 傅里叶变换($Fourier\ Transform,FT$) 是一种线性积分变换，用于信号在时域（或空域）到频域之间的变换。 $FFT$变换($Fast\ Fourier\ Transform，快速傅里叶变换$) 是针对一组数值进行运算，这组数的长度 $N$ 必须是 $2$ 的整 阅读全文
posted @ 2022-08-29 13:30
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