Mindspore中的lrn与Pytorch中的LocalResponseNorm的区别
简单对比mindspore.ops.lrn与torch.nn.LocalResponseNorm
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首先放上两个框架中的函数介绍
其中mindspore框架中的lrn的参数bias与pytorch框架中的LocalResponseNorm的参数k对应，而另一对参数depth_radius与size则不是完全一致，其中depth_radius代表的是n/2，而size代表的是n。所以在迁移代码的时候记得把size除以2(*^_^*)
翻看了pytorch的源码，实际上是使用了平均池化操作实现的：
先求平方：
然后pad一下源数据，送进平均池化，平均池化的kernel简化成了一维kernel，实现只聚合左右邻居的信息。
最后是将其他操作完成
昇腾计算产业是基于昇腾系列（HUAWEI Ascend）处理器和基础软件构建的全栈 AI计算基础设施、行业应用及服务，https://devpress.csdn.net/organization/setting/general/146749包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN、AI计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链
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