我正在尝试创建一个对麦克风数据运行FFT的应用程序，因此我可以检查例如输入中最响亮的频率。我看到有很多获取音频输入的方法(RemoteIOAudioUnit、AudioQueue服务和AVFoundation)，但AVFoundation似乎是最简单的。我有这个设置://ConfiguretheaudiosessionAVAudioSession*session=[AVAudioSessionsharedInstance];[sessionsetCategory:AVAudioSessionCategoryRecorderror:NULL];[sessionsetMode:AVAudi
我正在尝试将ApplevDSP的DSPSplitComplex结构传递给Swift中的AppleMetal的newBufferWithBytesNoCopy以创建Metal缓冲区对象://CreatevDSPSplitComplexdatatypevariData1Real=[Float](count:Int(lenIData1),repeatedValue:1.0)variData1Imag=[Float](count:Int(lenIData1),repeatedValue:2.0)withExtendedLifetime(iData1Real){()->()inwithExten
与MATLAB实现相比，尝试使用Accelerate中的vDSP_conv()进行卷积时，我得到的结果不一致。在使用此函数计算卷积时，有几篇关于奇怪结果的StackOverflow帖子，但据我所知，我正确使用了该框架，并采纳了其他StackOverflow帖子的建议。这是我的代码:publicfuncconv(x:[Float],k:[Float])->[Float]{letresultSize=x.count+k.count-1varresult=[Float](count:resultSize,repeatedValue:0)letkEnd=UnsafePointer(k).adv
我正在尝试使用xcode6.1从针对ios8.1的Swift代码调用vDSP框架中的函数。下面是一个例子:publicfunccreate_fft_setup(length:Int)->FFTSetup{letlog2N=vDSP_Length(log2(CDouble(length)+1.0))returnvDSP_create_fftsetup(vDSP_Length(log2N),FFTRadix(kFFTRadix2))此代码在适用于iphone5s、6和6+以及ipadair的模拟器上兼容并运行。所有较旧的设备都因vDSP函数名称出现Swift编译器错误“使用未解析的标识符”
Python或其任何模块是否具有与MATLAB的conv2等效的功能？功能？更具体地说，我对与MATLAB中的conv2(A,B,'same')进行相同计算的东西感兴趣。 最佳答案 虽然其他答案已经提到scipy.signal.convolve2d作为等效项，但我发现使用mode='same'时结果确实不同。虽然Matlab的conv2会在图像的底部和右侧产生伪影，但scipy.signal.convolve2d在图像的顶部和左侧会产生相同的伪影。查看这些链接以获取显示行为的图(没有足够的声誉直接发布图像):Upperleftcor
我正在从大量384x286黑白图像手动创建我的数据集。我加载这样的图像:x=[]forfinfiles:img=Image.open(f)img.load()data=np.asarray(img,dtype="int32")x.append(data)x=np.array(x)这导致x成为一个数组(num_samples,286,384)print(x.shape)=>(100,286,384)阅读keras文档并检查我的后端，我应该向卷积步骤提供一个由(行、列、channel)组成的input_shape因为我不知道样本大小，所以我希望作为输入大小传递，类似于(None,286,3
Pytorch的面试问题参考：PyTorch面试问题（1）什么是PyTorch？PyTorch是基于Torch库的计算机软件的一部分，它是Python的开源机器学习库。它是由Facebook人工智能研究小组开发的深度学习框架。它用于自然语言处理和计算机视觉等应用。（2）PyTorch的基本要素是什么？PyTorch中有以下元素是必不可少的：PyTorch张量PyTorchNumPy数学运算Autograd模块优化模块nn模块（3）什么是张量？张量在PyTorch的深度学习中发挥着重要作用。简单来说，我们可以说，这个框架完全是基于张量的。张量被视为广义矩阵。它可以是1D张量（矢量）、2D张量（矩
这个问题也作为githubissue存在。我想在Keras中构建一个包含二维卷积和LSTM层的神经网络。网络应该对MNIST进行分类。MNIST中的训练数据是60000张手写数字0到9的灰度图像。每张图像为28x28像素。我已将图像分成四个部分(左/右、上/下)并按四个顺序重新排列它们以获得LSTM的序列。|||1|2||image|->-------->4sequences:|1|2|3|4|,|4|3|2|1|,|1|3|2|4|,|4|2|3|1||||3|4|其中一个小子图像的尺寸为14x14。四个序列沿宽度堆叠在一起(宽度或高度无关紧要)。这将创建一个形状为[60000,4,
我正在试用一个名为“FactorizedCNN”的最新arxiv作品，主要论证了空间分离卷积(depth-wiseconvolution)，加上channel-wiselinearprojection(1x1conv)，可以加速卷积运算。thisisthefigurefortheirconvlayerarchitecture我发现我可以使用tf.nn.depthwise_conv2d和1x1卷积，或者使用tf.nn.separable_conv2d来实现这个架构。下面是我的实现:#convfilterfordepthwiseconvolutiondepthwise_filter=tf.
我已经在Torch中获得了一个训练有素的神经网络，我需要在TensorFlow中完全重建它。我相信我已经在tensorflow中正确定义了网络架构，但我在传递权重和偏置张量时遇到了问题。使用第三方包，我将所有权重和偏置张量从torch网络转换为numpy数组，然后将它们写入磁盘。我可以将它们加载回我的python程序，但我无法找到一种方法将它们分配到我的tensorflow网络中的相应层。例如，我在tensorflow中定义了一个卷积层kernel_1=tf.Variable(tf.truncated_normal([11,11,3,64],stddev=0.1))conv_kerne
