可以是单个数字或元组 (padH, padW) 。默认值:0 dilation-内核元素之间的间距。可以是单个数字或元组 (dH, dW) 。默认值:1 groups-将输入分成组, 应该可以被组数整除。默认值:1 padding_mode-要使用的填充模式。目前仅支持“zeros” 量化卷积。默认值:“zeros” scale-输出的量化比例。默认值:1.0 zero_...
stride（默认为 1）：卷积操作的步幅。可以是一个整数或一个元组 (sH, sW)，分别指定在垂直和水平方向上的步幅。padding（默认为）：填充是指在应用卷积之前，在输入张量的周围添加零（或其他值，具体取决于填充模式）。用于控制输出的空间维度。可以是一个整数或一个元组 (padH, padW)，指定在输入数据的垂直和...
bias:True or False padding_mode:对图像进行边缘填充方式,默认为 0 填充(‘zeros’),还有: ‘reflect’, ‘replicate’ or ‘circular’ 。
卷积层的实现算子是 mindspore.ops.operation.Conv2d( out_channel, kernel_size, mode=1, pad_mode="valid", pad=0, stride=1, dilation=1, group=1, data_format="NCHW" ) 其中的mode参数用于指定不同的卷积计算方式: mode=0,math c...
pytorch中可以通过class或者function的形式构建2d卷积层。 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...
pytorchConvTranspose2d的pad是负数 pytorch conv2d参数 一般来说,二维卷积nn.Conv2d用于图像数据,对宽度和高度都进行卷积 Conv2d 参数详解 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...
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 torch.nn.Functional.pad 来补非00的内容。padding 补00的策略是四周都补,如果 padding 输入是一个二元组的话,则第一个参数表示高度上面的 padding,第2个参数表示宽度上面的 padding。
= 'zeros': --> 456 return F.conv2d(F.pad(input, self._reversed_padding_repeated_twice, mode=self.padding_mode), 457 weight, bias, self.stride, 458 _pair(0), self.dilation, self.groups) 459 return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, 460 self.padding, self.dilation, self....
='zeros':returnF.conv2d(F.pad(input,self._reversed_padding_repeated_twice,mode=self.padding_mode),weight,self.bias,self.stride,_pair(0),self.dilation,self.groups)returnF.conv2d(input,weight,self.bias,self.stride,self.padding,self.dilation,self.groups)# 前向傳播計算defforward(self,input:...
return F.conv2d(F.pad(input, self._reversed_padding_repeated_twice, mode=self.padding_mode), weight, bias, self.stride, _pair(0), self.dilation, self.groups) return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, self.padding, self.dilation, self.groups) ...