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获得某层tensor的输出维度
代码如下所示：
from keras import backend as K
@wraps(Conv2D)
def my_conv(*args,**kwargs):
new_kwargs={'kernel_regularizer':l2(5e-6)}
new_kwargs['padding']='valid' #'same'
new_kwargs['strides']=(2,2) if kwargs.get('strides')==(2,2) else (1,1)
# new_kwargs['kernel_initializer']=keras.initializers.glorot_uniform(seed=0)
new_kwargs.update(kwargs)
return Conv2D(*args,**new_kwargs)
def conv(x,**kwargs):
x=my_conv(**kwargs)(x)
x=BatchNormalization(axis=-1)(x)
x=LeakyReLU(alpha=0.05)(x)
return x
def inception_resnet_a(x_input):
x_short=x_input
s1=conv(x_input,filters=32,kernel_size=(1,1))
s2=conv(x_input,filters=32,kernel_size=(1,1))
s2=conv(s2,filters=32,kernel_size=(3,3),padding='same')
s3=conv(x_input,filters=32,kernel_size=(1,1))
s3=conv(s3,filters=48,kernel_size=(3,3),padding='same')
s3=conv(s3,filters=64,kernel_size=(3,3),padding='same')
x=keras.layers.concatenate([s1,s2,s3])
x=conv(x,filters=384,kernel_size=(1,1))
x=layers.Add()([x_short,x])
x=LeakyReLU(alpha=0.05)(x)
print(K.int_shape(x))
使用K.int_shape(tensor_name)即可得到对应tensor的维度
以上这篇keras获得model中某一层的某一个Tensor的输出维度教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。