importtorchimporttorch.nnasnn A=torch.rand(1,64,24,24)up=nn.ConvTranspose2d(64,32,3,1,1)B=up(A)print(B.shape) 和普通卷积的311一样,宽高不变 2)310型转置卷积: importtorchimporttorch.nnasnn A=torch.rand(1,64,24,24)up=nn.ConvTranspose2d(64,32,3,1,0)B=up(A)print(B.shape) ...
官方为了解决这个歧义性,引入了output_padding这个参数,这个参数并没有实质性的作用,就是在ConvTranspose2d时引入的修正项,默认为0。参照ConvTranspose2d的输出的计算公式,只需要将output_padding置为1就可以了,这样输出就是32X32了。 F.conv_transpose2d(code, self.conv.weight.data, padding=self.padding, stride...
(original_size - (kernal_size - 1)) / stride 3. nn.ConvTranspose2d 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(in...
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...
output_padding的作用:可见nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 3.下面举例说明 https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic#convolution-arithmetic 1)当stride=1时,就不会进行插值操作,只会进行padding,举例说明: 卷积操作为: 蓝色为输入特征图HinHin=44,绿色为输出特征图HoutHout=22,卷积核kernel_size...
有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose2d。 参数: input:输入的张量形状(minibatch xin_channels x iH x iW) weight – 过滤器的形状 (in_channels x out_channels/groups x kH x kW) bias – 可选偏置的形状(out_channels)默认值:None stride – 卷积内核的步长,也可以是一个数字或者元组(sH,sW),默...
1. torch.nn.ConvTranspose2d是什么torch.nn.ConvTranspose2d 是PyTorch 中的一个模块,用于实现二维转置卷积(Transposed Convolution),也称为反卷积(Deconvolution)或上采样卷积(Upsampling Convolution)。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出,例如在生成对抗网络(GANs)和卷积神经网络(CNNs)的解码器部分。
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 ...
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...
OrderedDict([('weight', tensor([[[0.7700]]]))])tensor([[[0.7700]]], grad_fn=<SlowConvTranspose2DBackward0>) 上述例子中,我们传给网络的是图片: [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ] \begin{bmatrix} 1 & 1 &1 \\ 1 & 1 &1 \\ 1 & 1 &1 \end{bmatrix} ⎣⎡111111111...