(1)執行程式過程中出現了interrupted by signal6:sigabrt 的錯誤，並提示無法找到cudnn的控制代碼
解決方法：在指定的gpu上面執行程式
import os
os.environ["cuda_visible_devices"]="3"
(2)sagan 是如何實現將乙個1×1×128維的雜訊轉變成影象的
在輸入端通過tf.nn.conv2d_transpose函式輸出4×4大小的feature(transpose函式有乙個引數out_shape可以指定輸出feature的寬度和高度)，然後就可以採用正常的影象卷積方式進行逐步upsample-conv的形式得到指定大小的輸出影象
(3)sagan中的attention layer
f = conv(x, ch // 8, kernel=1, stride=1, sn=sn, scope='f_conv')g = conv(x, ch // 8, kernel=1, stride=1, sn=sn, scope='g_conv')h = conv(x, ch, kernel=1, stride=1, sn=sn, scope='h_conv')計算attention map: f進行轉置後與g進行內積計算
s = tf.matmul(hw_flatten(g), hw_flatten(f), transpose_b=true)tf.reshape(x, shape=[x.shape[0], -1, x.shape[-1]])將原本的feature維度由[32,16,16,32]reshape成為[32,256,32]
注意這裡reshape的引數shape必須是乙個確定的值，x.shape[0]或者x.shape[-1]的取值不能是none
hw_flatten(f):同上
將二維feature展開成一維之後，就可以進行矩陣的內積運算了
內積運算的結果經過softmax進行歸一化處理，與h進行內積運算，然後再次reshape成為[32,16,16,256]self-attention maps
(4)sagan中的sn操作
svn branch merge中遇到的一些問題
拉分支的時候，選擇svn branch 在彈出的框中需要選擇目標位址，不過這個有乙個問題就是，這個目標位址不能是已經建立好的，必須至少要有一級目錄還是未建立的，比如想要拉分支到目錄branch 那你最多只能在本地建立乙個branch目錄,這個 是必須要手動輸入到 from branch 否則就會報 ...
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