(original_size - (kernal_size - 1)) / stride 3. nn.ConvTranspose2d nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式: nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0,groups=1, bias=True, dilation=1) (2)参数的含义: in_channels(in...
3. nn.ConvTranspose2d nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式 nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) (2)参数的含义 in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷积...
(original_size - (kernal_size - 1)) / stride 3. nn.ConvTranspose2d nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式: nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) (2)参数的含义: in_channels(...
(original_size - (kernal_size - 1)) / stride 3. nn.ConvTranspose2d nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式: 代码语言:javascript 复制 nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=True,dilation=1) (2)参数的含义: ...
nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式 nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=True,dilation=1) 1. (2)参数的含义 in_channels(int) – 输入信号的通道数
PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法 1. 通道数问题 描述一个像素点,如果是灰度,那么只需要一个数值来描述它,就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它,就是三通道。最初输入的图片样本的channels,取决于图片类型; 卷积操作完成后输出的out_channels,取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为...
PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法(pytorch中文官方文档) 1. 通道数问题 描述一个像素点,如果是灰度,那么只需要一个数值来描述它,就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它,就是三通道。最初输入的图片样本的 channels ,取决于图片类型; 卷积操作完成后输出的 out_channels ,取决于卷积核的数量。
nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式 nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=True,dilation=1) (2)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 ...
nn.ConvTranspose2d()在由多个输入平面组成的输入图像上应用二维转置卷积运算符。该模块可以看作是Conv2d相对于其输入的梯度。它也被称为分数步法卷积或反卷积(尽管它不是实际的反卷积运算)。 参数 in_channels(int)–输入图像中的通道数 out_channels(int)–卷积产生的通道数 ...
发布于 2023-01-05 23:42・IP 属地广西 深度学习(Deep Learning) PyTorch 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》...