极端情况下,输入输出通道数相同,比如为24,group大小也为24,那么每个输出卷积核,只与输入的对应的通道进行卷积。 原文链接:Pytorch中Conv2d的使用_yihanyifan的博客-CSDN博客 2.Group Convolution顾名思义,则是对输入feature map进行分组,然后每组分别卷积。假设输入feature map的尺寸仍为C ∗ H ∗ W ,输出featur...
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) dilation操作动图演示如下: Dilated Convolution with a 3 x 3 kernel and dilation rate 2 扩张卷积核为3×3,扩张率为2 参数groups——分组卷积...
在PyTorch 中,nn.Conv2d 的 groups 参数用于控制分组卷积。分组卷积将输入通道和输出通道划分为多个组,并分别对每个组进行卷积操作。这可以有效减少计算量和参数量,同时还能提高模型的并行性。 groups 参数的具体作用: 将输入通道和输出通道划分为groups组。 每组输入通道只与同组的输出通道进行卷积。 每组卷积核的数...
nn.Conv2d是二维卷积方法,相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理,而nn.Conv2d一般用于二维图像。 先看一下接口定义: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 参数解释: stride:步长 zero-padding:图像四周...
这个函数是二维卷积最常用的卷积方式,在pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。 2.参数解释 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。
这个函数是二维卷积最常用的卷积方式,在pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。 2.参数解释 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。
nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 二维卷积应该是最常用的卷积方式了,在Pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络,作为nn.Conv2d()方法的使用简介: ...
参数groups——分组卷积 Group Convolution顾名思义,则是对输入feature map进行分组,然后每组分别卷积。 三、代码实例 import torch x = torch.randn(3,1,5,4) print(x) conv = torch.nn.Conv2d(1,4,(2,3)) res = conv(x) print(res.shape)# torch.Size([3, 4, 4, 2]) ...
的卷积核nn.Conv2d(3, 1, 3),使用nn.init.xavier_normal*()方法初始化网络的权值。代码如下: import os import torch.nn as nn from PIL import Image from torchvision import transforms from matplotlib import pyplot as plt from common_tools import transform_invert, set_seed ...
nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 这个函数的功能是对多个二维信号进行二维卷积,主要参数如下: in\_channels:输入通道数 out\_channels:输出通道数,等价于卷积核个数 ...