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基于飞桨框架的UpsamplingNearest2D的复现及验证
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作者 葛钰峣 郭昱汝 周桢洋 《无线互联科技》 2022年第14期134-136,共3页
5G技术的发展,计算机视觉的应用场景得到了空前的发展。随着飞桨框架的不断完善,越来越多的开发者开始使用飞桨框架。为了保证百度飞桨框架的正确性与稳定性,文章复现了paddle框架paddle.nn.UpsamplingNearest2D并从参数覆盖、正确性验... 5G技术的发展,计算机视觉的应用场景得到了空前的发展。随着飞桨框架的不断完善,越来越多的开发者开始使用飞桨框架。为了保证百度飞桨框架的正确性与稳定性,文章复现了paddle框架paddle.nn.UpsamplingNearest2D并从参数覆盖、正确性验证、数据类型覆盖、异常输入等方面对UpsamplingNearest2D进行了单元测试。 展开更多
关键词 飞桨 深度学习 单元测试 图像处理
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