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Tensorflow-Keras-INRFOperator:Marcelo Bertalmio提出的本征非线性接收场算子的CUD...
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2021-03-09
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瑞安·塞西尔(Ryan Cecil)在史黛西·莱文(Stacey Levine)博士的领导下编写的代码。 杜肯大学2020 在以下论文中发现了一种基于INRF方程的CUDA / C ++实现:Marcelo Bertalmio,Alex Gomez-Villa,Adrian Martin,Javier Vazquez-Corral,David Kane和Jesus Malo提出的视觉中接受域的内在非线性性质的证据。 链接: : INRF运算符中使用的非线性是Relu。 该运算符的代码使用bazel进行编译。 编译和使用运算符。 从以下下载Tensorflow的源代码: : 然后,将INRF2d目录添加到Tensorflow中的user_ops目录中。 将INRF2dBuild.sh放在Tensorflow目录的顶部。 确保您具有与当前版本的Tensorflow兼容的Bazel
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Tensorflow-Keras-INRFOperator-master.zip (19个子文件)
Tensorflow-Keras-INRFOperator-master
INRFOp
__pycache__
__init__.cpython-36.pyc 498B
python
ops
__pycache__
INRF_ops.cpython-36.pyc 3KB
INRF_ops.py 2KB
__init__.py 268B
INRF2dBuild.sh 134B
.idea
misc.xml 185B
vcs.xml 185B
rSettings.xml 174B
modules.xml 282B
INRF_Repository.iml 441B
.gitignore 47B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 410B
profiles_settings.xml 174B
INRF2d
BUILD 578B
INRF2d_gpu.h 8KB
INRF2d_gpu.cu.cc 31KB
INRF2d_gpu.cc 32KB
README.md 2KB
INRF2d_gpu.cc 32KB
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