1. convtranspose2d在PyTorch中的作用 convtranspose2d,也称为转置卷积(Transposed Convolution)或反卷积(Deconvolution),在PyTorch中主要用于上采样(Upsampling)操作。与标准卷积操作不同,转置卷积能够增加输入数据的空间维度(例如,将小尺寸的特征图放大到更大的尺寸)。这种操作在生成对抗网络(GANs)、图像超分辨率、语义分...
其按照卷积的相反逻辑的参数设置方式,这种反逻辑的形式使得我们很难直接从参数的角度去理解。 torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) ...
因为是用conv来平替conv_transpose功能,所以conv的参数会由conv_transpose的参数来决定。首先,假定conv_transpose中的参数为kernel=3, stride=1, padding=0, kernel_matrix=[[0,1,1], [0,1,0],[1,0,1]],根据https://blog.csdn.net/m0_37605642/article/details/135280661中的转换规则,那么对应的conv参数为...
= (Hout- 1) * stride - 2*padding + kernel_size 这样式子使的卷积Conv2d和逆卷积ConvTranspose2d在初始化时具有相同的参数,而在输入和输出形状方面互为倒数。 所以这个式子其实就是官网给出的式子: 可见这里没考虑output_padding output_padding的作用:可见nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 3.下面...
convTranspose2d是pytorch里的函数名字,代码文档地址(英文版) 论文中,可以称为fractionally-strided convolutions, 也有的称为deconvolutions,但是我不建议大家用后一个,因为这个实际操作并不是去卷积。大家只要知道就可以了。
nn.ConvTranspose2d详解 本文详细介绍了转置卷积的原理和实现过程,包括如何通过padding得到新的featuremap,如何确定随机初始化的卷积核值,以及如何执行卷积操作。特别地,针对步长s=1和s>1两种情况,讨论了不同的处理方法。同时,文章解释了卷积核的固定和学习两种设定,并提供了双线性插值生成卷积核的代码示例。最后,强调...
那么它是怎么实现的呢?注意:conv_transpose2d的参数除了stride=2,其它都设为默认。 具体实现实现 根据官方给的公式,输出的宽高为Hout=(Hin−1)×stride[0]−2×padding[0]+dilation[0]×(kernel_size[0]−1)+output_padding[0]+1Wout=(Win−1)×stride[1]−2×padding[1]+dilation[1]×(kerne...
nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) 参数的含义: in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷积产生的通道数 ...
对deconv求导就相当于 拿着conv_transpose中的参数对deconv输出的值的导数做卷积。 如何灵活的控制 deconv 的output shape 在conv2d_transpose()中,有一个参数,叫output_shape, 如果对它传入一个 int list 的话,那么在运行的过程中,output_shape将无法改变(传入int list已经可以满足大部分应用的需要),但是如何更灵...
转置卷积（ConvTranspose2d）实现示例解析 尝试替代内存拷贝操作时，偶然发现转置卷积可能的解决方案。原计划是随意尝试，却意外成功，验证过程揭示了转置卷积实现原理。以一个简单的示例开始。目标是处理一个形状为[1,4,2,2]的张量与一个形状为[4,1,2,2]的张量，期望输出形状为[1,1,4,4]的张量。