nn. Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True, padding_mode='zeros') 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...
2.1.1 基本形式 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,) torch.nn.Conv2d是 PyTorch 中用于二维卷积操作的类。以下是该类构造函数的参数解释: in_channels: 输入的通道数。例如,对于RGB图像,...
bias = True, #卷积偏置,一般设置为False,True的话可以增加模型的泛化能力 #设置边缘填充值为0,或别的数,一般都默认设置为0 特征图尺寸计算 与TensorFlow不同的是,TensorFlow的Conv2d函数的padding超参只有“same”和“valid”两个选项,选same时,不管kernel_size如何设置,输出尺寸均为 out_size = in_size / st...
import torch.nn as nn import torch conv_4=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=1,bias=False,padding=2,padding_mode='circular') conv_4.weight=nn.Parameter(torch.ones((1,1,1,1))) img=torch.arange(25,dtype=torch.float32).reshape(1,1,5,5) img_1=conv_4(img) print...
nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)) 参数: in_channel: 输入数据的通道数,例RGB图片通道数为3; out_channel: 输出数据的通道数,这个根据模型调整; ...
nn.Conv2d:对由多个输入平面(多通道)组成的输入信号进行二维卷积 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 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) ...
nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 1. 2. 3. 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 ...
在PyTorch中，构建2D卷积层可以采用两种方式，类或函数。使用类的方式，调用torch.nn.Conv2d，需输入参数包括：in_channels（输入通道数），out_channels（输出通道数），kernel_size（卷积核尺寸，可为标量或元组），stride（步长），padding（填充），dilation（膨胀），groups（分组），bias（偏置），...
grad_fn=<ThnnConv2DBackward>) torch.Size([1, 1, 4, 6]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 可以看到 padding 为 $(1,2)$ 时,在高度上两边各增加了 $1$ 行,总共增加 $2$ 行。在宽度上两边各增加 $2$ 列,总共增加 $4$ 列。至于为什么增加的行列不是 $0$,这是因为有参数 bias 存在的...