1.groups:分组卷积 Convolution 层的参数中有一个group参数,其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组, 默认值为1, 也就是说默认输出输入的所有通道各为一组。 比如输入数据大小为90x100x100x32,通道数32,…
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) 它的形参由Py...
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...
conv = nn.Conv2d( in_channels=6, out_channels=9, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=3, bias=False ) print("Conv weight size:", conv.weight.data.size()) conv.weight.data = torch.arange(1,19).float().view(9,2,1,1) print("Conv weight data:", conv.weight.data.int(...
pytorch中torch.nn.Conv2d中的groups参数 先来看官方的说明: groups = 1 时就是标准的卷积运算 groups=2 时就是分组为2的组卷积 分组后分两半进行卷积运算,6个卷积核分两组,最后将结果cat在一起 groups = input_channels的情况是这样的 当输入通道数等于输出通道数时,就是深度可分离卷积的depthwise conv,可...
调用形式: self.conv2 = nn.Conv2d(expand_size, expand_size, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=kernel_size / 2, groups=expand_size, bias=False
import torch.nn as nn ''' 创建一个nn.Conv2d实例,参数如下: in_channels=64:输入通道数,这里是64,表示输入是一张64通道的图像。 out_channels=128:输出通道数,这里是128,表示输出是一张128通道的图像。 kernel_size=[5, 3]:卷积核的大小,这里是一个包含两个值的列表,表示沿宽度和高度的卷积核大小分别...
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; ...
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableinput=torch.ones(1,3,224,224)input=Variable(input)f=nn.Conv2d(in_channels=3,ou...