FluxML/Flux.jl

Optional batch dimension for convolutions

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#593 建立於 2019年2月4日

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 (3 留言) (0 反應) (0 負責人)Julia (4,725 star) (619 fork)batch import
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描述

Currently Conv is the only place a batch dimension is required. It would be nice to check dimensions and reshape as necessary so that it isn't require, for convenience.

#583

貢獻者指南

技術棧
無
領域
machine learning
議題類型
feature
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
3
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
half day
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
stale
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
clear
前置要求
Familiarity with JuliaBasic Flux knowledgeUnderstanding of convolutions
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
40
研究方向
Review the referenced issue #583 for context on why batch dimension is required. Examine the Conv implementation in the Flux source to understand the current shape expectations. Implement logic to detect batch dimension presence and reshape accordingly, ensuring backward compatibility.