Conv2DCustomBackpropInputOp真的只支持NHWC吗？
Conv2DCustomBackpropInputOp是一个用于反向传播的操作符，用于计算卷积层的输入梯度。它的名字中的"Custom"表示这是一个自定义的操作符，而"BackpropInput"表示它用于反向传播计算输入梯度。
关于Conv2DCustomBackpropInputOp是否只支持NHWC格式，需要根据具体的实现来确定。一般来说，Conv2DCustomBackpropInputOp的实现会根据具体的需求和设计选择支持的数据格式。NHWC是指"Number of examples, Height, Width, Channels"，即样本数量、高度、宽度和通道数。这是一种常见的数据格式，特别适用于图像处理任务。
如果Conv2DCustomBackpropInputOp只支持NHWC格式，那么它只能接受NHWC格式的输入数据，并且生成NHWC格式的输出梯度。这意味着输入数据的维度顺序必须符合NHWC的要求，否则可能会导致错误或不正确的结果。
然而，具体的实现可能会根据需求和设计选择支持其他数据格式，如NCHW（"Number of examples, Channels, Height, Width"）等。因此，需要查看具体的文档或参考相关的代码来确定Conv2DCustomBackpropInputOp是否支持其他数据格式。
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请描述您的问题
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大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？
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相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
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范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
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陈琪
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卓伟
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周吉成
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optimizer.step()如何看待最近失去的模型？
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我看的例子来自于一个模型的pytorch：
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来自deeplearning.ai：
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丢失功能如何影响网络学习？
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for i in range(number_iterations):
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如果有一个以上的层，反向传播如何知道他们必须改变的每一个他们，特别是因为反向传播发生后，所有的层被应用。
(CLayer
浏览 0提问于2021-02-08得票数 1
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