根据卷积定理,在傅立叶域中,卷积运算变为点乘- 这里我有'fft_x'的形状(批量大小,高度,宽度,in_channels),它是输入数据的英尺 以及类似的“ fft_kernel”形状(高度,宽度,in_channels,out_channels),在填充到图像大小后为内核的fft。为了有效地逐点乘法,我以以下方式使用einsum-
require_once("../../../../wp-load.php");
$operatorOne = $_POST['operatorOne'];
print_r($operatorOne);
$title = 'New Build';
$to = 'receivers email here';
$subject = 'New Quote';
$message = $operatorOne;
$mail = wp_mail( $to, $subject, $message, $headers );
它给出以下输出-
...
print(fft_x)
print(fft_kernel)
output = 0
n=int(self.no_of_kernels/2)+1 # n = out_channels here
for i in range(n):
output += np.einsum('ijkl,jkl->ijk', fft_x, fft_kernel[i])
return output
...
任何人都可以解释为什么会出现此错误吗?预先感谢您的帮助。
答案 0 :(得分:0)
我用tf.einsum代替了np.einsum,并且有效。