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 kerner_si...
2. torch.nn.ConvTranspose2d的主要参数 in_channels (int): 输入信号的通道数。 out_channels (int): 卷积产生的通道数。 kernel_size (int or tuple): 卷积核的大小,可以是一个整数,表示卷积核的高度和宽度相等;也可以是一个包含两个整数的元组,分别表示卷积核的高度和宽度。 stride (int or tuple, opti...
nn.Conv2d(stride=2,kerner_size=3,padding=1) 对一个32x32特征图操作后,拿原本的权重按照相同的设置(stride,padding,kerner_size)对这个输出(16X16)进行一个torch.nn.ConvTranspose2d()操作,本希望输入输出是同样的shape(32X32),但调试时发现ConvTranspose2d()的输出的shape为(31x31),比原始的输入少了1。
在调用nn.ConvTranspose2d的时候注意参数满足上述公式。其中H_out是原始feature map的尺寸,而H_in是输入图像的尺寸,也就是目标尺寸,想要通过上采样达到的尺寸。引用https://www.freesion.com/article/53151034051/ https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10791328.html https://blog.csdn.net/jiongnima/article...
二、nn.ConvTranspose2d 转置卷积 我们首先看看它的参数,依然如此得多 其实,转置卷积和普通的卷积操作,参数配置都是很相似的。看几个例子把 1)311型转置卷积: importtorchimporttorch.nnasnn A=torch.rand(1,64,24,24)up=nn.ConvTranspose2d(64,32,3,1,1)B=up(A)print(B.shape) ...
ConvTranspose2d是其中一个方法。 别名: convTranspose2d是pytorch里的函数名字,代码文档地址(英文版) 论文中,可以称为fractionally-strided convolutions, 也有的称为deconvolutions,但是我不建议大家用后一个,因为这个实际...
我们这里将32x32的图片通过卷积变为了 21x21。此时我们将卷积变为反卷积(参数不变),输入图片大小变为 21x21: inputs = torch.rand(1, 1, 21, 21)outputs = nn.ConvTranspose2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=18, padding=3, stride=1)(inputs)outputs.size() ...
torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_mode='zeros') 1. 2. 3. 其中,各参数的含义如下: in_channels(int):输入张量的通道数 ...
Pytorch-nn.ConvTransposed2d() ConvTransposed2d()其实是Conv2d()的逆过程,其参数是一样的 Conv2d(): output = (input+2*Padding-kernelSize) / stride + 1(暂时不考虑outputPadding 注意:outputPadding只是在一边Padding) =>input = (output-1) * stride - 2*Padding + kernelSize...
当我试图使用tf.nn.conv2d_transpose()获得宽度、高度和深度减半的图层结果时,它在使用指定的批处理、宽度、高度、通道(输入和输出)时工作。 通过设置batch_size="None",培训对于指定的batch_size很好,而验证对于图像(或图像)很好。 现在,我试图通过训练128x128x3图像来构造编解码器网络结构.(这些训练图像是从wxh...