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tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实例
脚本专栏 2025/1/4 佚名
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实验发现，tensorflow的tensor张量的shape不支持直接作为tf.max_pool的参数，比如下面这种情况（一个错误的示范）：

self.max_pooling1 = tf.nn.max_pool(self.l_6, ksize = [1, tf.shape(self.F1)[0], 1, 1], strides = [1, 1, 1, 1], padding = 'VALID', name = 'maxpool1')

我在max_pool的过程中想对特征每一列进行max_pooling，但因为tensor F1张量没有值，而ksize此处需要一个int类型的常量，所以tf.shape(self.F1)[0]无法作为ksize的参数。

一些人的做法是固定行数，比如pointnet固定为2048个点，但这样做需要重新采样，过于麻烦。

而既然tensorflow不提供标准的max_pool层实现，其实可以自己实现每一列取最大值的操作，充当自己的max_pool。如下图所示：

def max_pooling(self, NC):
    out = tf.reduce_max(NC, reduction_indices=[0])
    return out

利用reduce_max刚好能实现这个操作，其中reduction_indices可以指定取哪一维的最大值。这个函数的详细功能可以参考官方文档。

这种情况和tf.reshape不同，tf.reshape是可以使用tf.shape(tensor)[i]的，可能两者对参数的要求不一样。

以上这篇tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实例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：

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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%。

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