代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 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...
接口定义: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 1. 2. 3. 参数解释: stride:步长 zero-padding:图像四周填0 dilation:控制 kernel 点之间的空间距离,这个看着定义有点抽象,看下面的图就理解了 groups:分组卷积 Convolut...
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 / stride,这对新手很友好,用的时候直接same就行,尺寸无脑计算。选“valid”时,公式与pytorch一样。
# 对于上图,使用torch.nn的定义就如下 my_conv2d = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) torch.nn.Conv2d的接口定义和参数描述可参考官方文档Conv2d: 上面的例子为了简单化,只考虑了输入数据和输出数据的通道都是1的情况,通道也可理解...
2 (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7),stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) 3 (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 4 (relu): ReLU(inplace) 5 (maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2, padding=1, di...
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) dilation操作动图演示如下: Dilated Convolution with a 3 x 3 kernel and dilation rate 2 ...
Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法,相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理,而nn.Conv2d一般用于二维图像。 先看一下接口定义: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) ...
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.pool = nn.MaxPool2d(2) self.fc = nn.Linear(10 * 12 * 12, 10) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = x.view(-1, 10 * 12 * 12) ...
- **卷积层**:`nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)`。 - **池化层**:`nn.MaxPool2d(kernel_size)`。 ### **五、训练模型的基本流程** ### 1. **准备数据** ```python # 示例:生成随机数据 x = torch.randn(100, 1) # 输入特征(100样本,1维) y...
在 PyTorch 里，卷积操作主要借助torch.nn.Conv1d、torch.nn.Conv2d和torch.nn.Conv3d这些类来实现，分别用于处理一维、二维和三维数据。下面以torch.nn.Conv2d为例，详细介绍卷积层的参数含义。torch.nn.Conv2d类的构造函数定义如下：python torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,...