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68df9dd5
编写于
6月 26, 2019
作者:
B
Bai Yifan
提交者:
RaindragonD
6月 26, 2019
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doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
+2
-2
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
浏览文件 @
68df9dd5
...
...
@@ -4538,7 +4538,7 @@ im2sequence
.. math::
output\_size=1+\frac{(2∗padding+img\_size−block\_size+stride-1}{stride}
output\_size=1+\frac{(2∗padding+img\_size−block\_size+stride-1
)
}{stride}
每个timestep的维度为 :math:`block\_y * block\_x * input.channels` 。
...
...
@@ -4551,7 +4551,7 @@ im2sequence
- **out_stride** (int|tuple) - 通过CNN缩放图像。它可有可无,只有当input_image_size不为空时才有效。如果out_stride是tuple,它必须包含(out_stride_H, out_stride_W),否则,out_stride_H = out_stride_W = out_stride。
- **name** (int) - 该layer的名称,可以忽略。
返回: LoDTensor sha
o
e为{batch_size * output_height * output_width, filter_size_H * filter_size_W * input.channels}。如果将输出看作一个矩阵,这个矩阵的每一行都是一个序列的step。
返回: LoDTensor sha
p
e为{batch_size * output_height * output_width, filter_size_H * filter_size_W * input.channels}。如果将输出看作一个矩阵,这个矩阵的每一行都是一个序列的step。
返回类型: output
...
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