我正在尝试显示适用于iOS的频谱分析仪，但两周后卡住了。我几乎阅读了此处有关FFT和AccelerateFrameworks的所有帖子，并从Apple下载了aurioTouch2示例。我想我了解FFT的机制(20年前在Uni做过)并且是一个相当有经验的iOS程序员，但我遇到了瓶颈。我正在使用AudioUnit播放mp3、m4a和wav文件，并且效果很好。我已将渲染回调附加到AUGraph，我可以将波形绘制到音乐中。波形与音乐相得益彰。当我从0..1范围内的浮点形式的渲染回调中获取数据并尝试通过FFT代码(我自己的或aurioTouch2的FFTBufferManager.mm)传递它时
我正在学习如何使用KERAS和CIFAR-10数据集实施数据增强。我在在线教程和这本书的帮助下学习与Keras深入学习。代码的具体细节是这里.这是我的问题，我肯定它与我的误解有关：这是我的说明。IMG_CHANNELS=3IMG_ROWS=32IMG_COLS=32BATCH_SIZE=128NB_EPOCH=50NB_CLASSES=10VERBOSE=1VALIDATION_SPLIT=0.2OPTIM=RMSprop()加载数据集，转换为分类，浮动和归一化：(X_train,y_train),(X_test,y_test)=cifar10.load_data()Y_train=np_ut
我面临一个非常奇怪的问题。我有一个网络归结为以下“中央”代码：#COSINEproj=tf.multiply(proj,cosine_w,name='cosine-weighting')#PARKERproj=tf.multiply(proj,parker_w,name='parker-weighting')#RAMLAKs=config.proj_shapeproj=tf.reshape(proj,[s.N,1,s.H,s.W])proj=tf.nn.conv2d(input=proj,filter=kernel,strides=[1,1,1,1],padding='SAME',data_f
文章目录Conv1dConv2dConv1dConv1d的输入数据维度通常是一个三维张量，形状为(batch_size,in_channels,sequence_length)，其中：batch_size表示当前输入数据的批次大小；in_channels表示当前输入数据的通道数，对于文本分类任务通常为1，对于图像分类任务通常为3（RGB）、1（灰度）等；sequence_length表示当前输入数据的序列长度，对于文本分类任务通常为词向量的长度，对于时序信号处理任务通常为时间序列的长度，对于图像分类任务通常为图像的高或宽。具体来说，Conv1d模块会对第二维和第三维分别进行一维卷积操作，保留第
https://songshanhu.csdn.net/643f5384986c660f3cf93c13.html?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Eactivity-1-36407923-blog-83212763.235%5Ev32%5Epc_relevant_increate_t0_download_v2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.
我想在卷积层中可视化重量，以观察它们的变化。但是我找不到在卷积层中使用权重的方法tf.layers.conv2d谢谢看答案您可以按名称访问该变量：weights=sess.run('/weights:0',feed_dict=...)如果您不确定变量的名称，请通过打印来查看它可能是什么tf.trainable_variables()
我正在使用加速框架来优化我的DSP代码。有好几次我想将一个数组(或数组的一部分)的内容复制到另一个数组。我似乎找不到合适的函数来执行此操作，所以我一直在做一些愚蠢的事情，即将数组乘以1(或加0)并以这种方式获取副本。floatone=1;floatsourceArray=newfloat[arrayLength];/////....sourceArrayisfilledupwithdatafloatdestArray=newfloat[arrayLength];vDSP_vsmul(sourceArray,1,&one,destArray,1,arrayLength);必须有更好的方法
很好的教程，感谢作者的分享通俗易懂的解释SparseConvolution过程-知乎一、稀疏卷积是什么，为什么提出稀疏卷积？它有什么好处？稀疏卷积和普通卷积的区别spconv和普通卷积没有区别，最重要的区别在于卷积的数据的存储方式和计算方法，这种计算方法可以增加计算稀疏点云的效率，其他的都是完全相同的(但SubMConv3d还是稍微有点区别的)，此外spconv的3D稀疏卷积和普通卷积使用类似，唯一多了一个indice_key，这是为了在indice相同的情况下重复利用计算好的'rulebook'和'hash表'，减少计算。三维图像太稀疏了，比如我的教室的点云其中相当一部分都是空气，真正有点
如何在Swift中将nil指针传递给CAPI？更具体地说，我正在尝试以下操作:importAccelerateletv=[1.0,2.0]varm=0.0varsd=0.0//3rdargisoftype:UnsafeMutablePointer?vDSP_normalizeD(v,1,nil,0,&m,&sd,vDSP_Length(v.count))vDSP_normalizeD的文档已找到here.这种传递nil的方法似乎对早期版本的Swift有效，如answer.但是使用Xcodev10.1/Swiftv4.2.1它会给出以下错误消息:Nilisnotcompatiblewit
我正在使用Accelerate框架中的vDSP在来自网格的二维数组中执行fft2d操作。问题是我得到一个虚部为0的数组，它与使用pylab.fft2的python中的相同操作不匹配。如果我增加数组大小，结果不会为零但无论如何都不匹配，所以我做错了。有人可以帮我吗？这是我的第一个堆栈溢出问题，但我现在被困了两个星期。这是网格(本例为4x8)[[1.80485138784544e-35,2.61027906966774e-23,1.26641655490943e-14,2.06115362243857e-09,1.1253517471926e-07,2.06115362243857e-09
