CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros',device=None,dtype=None) in_channels: 输入的通道数 out_channels:输出的通道数 kernel_size:卷积核的尺寸,传入一个标量的话默认卷积核为一个正方形的尺寸,也可以传入一...
in_channels:输入的四维张量[N, C, H, W]中的C,也就是说输入张量的channels数。这个形参是确定权重等可学习参数的shape所必需的。 out_channels:也很好理解,即期望的四维输出张量的channels数,不再多说。 kernel_size:卷积核的大小,一般我们会使用5x5、3x3这种左右两个数相同的卷积核,因此这种情况只需要写kern...
nn.Conv2d()函数的基本语法如下: torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 参数解释: in_channels:输入信号的通道数,例如,RGB图像的in_channels为3。 out_channels:卷积产生的通道数,即输出的深度。 kernel...
一、用法Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’)二、参数in_channels:输入的通道数目 【必选】out_channels: 输出的通…
conv = torch.nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3, groups=1, bias=False) out = conv(input) 其中,卷积核shape为6x3x3x3「(out_channels * in_channels * kernel_size * kernel_size)」groups为1,表示将in_channels所有通道作为1组,与每一个3x3x3卷积核卷积,共6个3x3x3卷积...
Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’) 1. 二、参数 in_channels:输入的通道数目 【必选】 out_channels: 输出的通道数目 【必选】 kernel_size:卷积核的大小,类型为int 或者元组,当卷积是方形的时候,只需要一个...
x=torch.nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=3,kernel_size=3,groups=1) out=x(input) print(out) print(list(x.parameters())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 输出out的结果和conv2d 的参数如下,可以看到,conv2d是有3个filter加一个bias ...
in_channels: 输入图片的 channel 数。 out_channels: 输出图片的 channel 数。 kernel_size: 卷积核的大小。 stride: 滑动的步长。 bias: 若设为 True,则对输出图像每个元素加上一个可以学习的 bias。 dilation: 核间点距。 padding: 控制补00的数目。padding 是在卷积之前补00,如果愿意的话,可以通过使用 to...
1. in_channels：输入通道数，表示输入图像中颜色通道的数量。2. out_channels：输出通道数，表示输出特征图中颜色通道的数量。3. kernel_size：卷积核大小，可以是一个整数或一个元组。4. stride：步长，表示卷积核在输入图像上移动的步长。5. padding：填充，表示在输入图像周围添加的零填充层数，用于...
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True) nn.Conv2d的功能是:对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积。输入信号的形式为: (1)参数说明: N:表示batch size(批处理参数) ...