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7天打卡课心得

Ta的回复：看看这俩帖子，很有帮助。 https://www.jianshu.com/p/99450dbdadcf https://www.jianshu.com/p/661221525139

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7天打卡课心得

Ta的回复：用了这个库，效果吊炸天。 https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/index.html

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7天打卡课心得

Ta的回复：感谢鼓励

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7天打卡课心得

Ta的回复：一起

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7天打卡课心得

Ta的回复：感谢这么多分的高等级大佬鼓励，哈。

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1x1的卷积层和全连接层有什么区别

Ta的回复：感觉全连接层对输入形状没要求，而全连接层对输入形状有要求。

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1x1的卷积层和全连接层有什么区别

Ta的回复：打错了。卷积层输入形状没要求。全连接层输入形状是后面输出形状决定的，因为要做矩阵乘法。

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1x1的卷积层和全连接层有什么区别

Ta的回复：道理上还真是这样，不知道具体框架里有没有其他优化。

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shared memory限制为64M的问题

Ta的回复：谢谢提点，我试试。

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原帖已删除

Ta的回复：小度农庄？

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shared memory限制为64M的问题

Ta的回复：还是没搞成。

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shared memory限制为64M的问题

Ta的回复：我改了自己的预测代码，绕过去了。也许哪天AI Studio就把整个问题解决了。听说26号更新新版，上传限制从30m改为150m，还有其他一些升级。

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新人练习赛特别礼包

Ta的回复：什么练习赛？

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新人练习赛特别礼包

Ta的回复：是AI Studio上的，还是课程里的?

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shared memory限制为64M的问题

Ta的回复：其实是我预测那部分没用逐batch读取的loader，而是一起读到内存里，才导致溢出的。

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shared memory限制为64M的问题

Ta的回复：是我代码效率的问题。

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shared memory限制为64M的问题

Ta的回复：有时还能跑，规律属于玄学。

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1x1的卷积层和全连接层有什么区别

Ta的回复：反正resnet上用1x1的卷积而非全连接层。

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新人练习赛特别礼包

Ta的回复：手写minist数字识别的那个前十名的神秘大礼包有收到的么？

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新人练习赛特别礼包

Ta的回复：《手把手教深度学习》课程里的

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