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。
(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...
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_size...
nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 使用前提:stride > 1 same卷积操作 是通过padding使得卷积之后输出的特征图大小保持不变(相对于输入特征图),不代表得到的输出特征图的大小与输入特征图的大小完全相同, 而是他们之间的比例保持为输入特征图大小/输出特征图大小 = stride...
nn.ConvTranspose2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_mode='zeros') 和普通卷积的参数基本相同。 转置卷积尺寸计算 简化版转置卷积尺寸计算 这里不考虑空洞卷积,假设输入图片大小为 I \times I,卷积核大小...
1. 逆卷积ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions)是什么? 2. 怎么求逆卷积ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions)? 3. 逆卷积和卷积的关系 4. 参数详解 在生成图像中,我们需要不断的扩大图像的尺寸。目前在深度学习中, ...
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。
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。
这样式子使的卷积Conv2d和逆卷积ConvTranspose2d在初始化时具有相同的参数,而在输入和输出形状方面互为倒数。 所以这个式子其实就是官网给出的式子: 可见这里没考虑output_padding output_padding的作用:可见nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 3.下面举例说明 ...