torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1) 2d卷积需要一个4维的输入 [batchsize,channelinput,heightinput,widthinput] 卷积核的数目由in_channels和out_channels决定,数目为 in_channelsoutput_channels, 如果一个in_channel为5的话,需要5个kernel,5个kernel...
Model( (layer): Sequential( (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2): Conv2d(20, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) ) ) 示例8,第三种写法展示如下,nn.Sequential(OrderedDict([*多个(层名,层class的实例)])): """ 示例 8 """ from collect...
nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.fc = nn.Linear(7*7*32, num_classes...
classtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 参数kernel_size,stride, padding,dilation也可以是一个int的数据 此时卷积height 和 width值相同; 也可以是一个tuple数组,tuple的第一维度表示height的数值,tuple的第二维度表示width的数...
1. nn.Conv2d nn.Conv2d输入信号的形式为(N, Cin, H, W), N表示batch size,Cin表示channel个数,H,W分别表示特征图的高和宽。 参数说明: stride(步长):控制cross-correlation的步长,可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的tuple。 padding(补0):控制zero-padding的数目。
classNet(nn.Module):def__init__(self):nn.Module.__init__(self)self.conv2d=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=4,stride=2,padding=1)defforward(self,x):print(x.requires_grad)x=self.conv2d(x)returnxprint(net.conv2d.weight)print(net.conv2d.bias) ...
首先打开官方函数,查看conv2d的使用方法。 conv函数由三个必填的参数, in_channels指输入的通道数,out_channels指输出的通道数,kernel_size是指的卷积核的核心数, 还有一些非必填的参数。例如padding和stride参数,这两个参数的详细作用如下图所示。 stride控制的是卷积一次能经过几个矩阵的行和列,padding则是对要处...
conv2d_circular = torch.nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=256, kernel_size=3, padding=0, padding_mode="circular") conv2d_zeros = torch.nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=256, kernel_size=3, padding=0, padding_mode="zeros") conv2d_reflect = torch.nn.Conv2d(in_channels=...
二维卷积nn.Conv2d 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。 定义 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 代码示例 假设现有大小为32 x 32的图片样本,输入样本的channels为1,该图片可能属于10个...
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: stride(步长):步长,默认为1,可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的tuple。 kernel_size:卷积核的宽度和长度,单个整数或由两个整数构成的list/tuple。如为单个整数,则表示在各个空间维度的相同长度。