比如input_size = [1,6,1,1], 如果你令conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, stride=1, dilation: 空洞卷积; padding=0, groups=?, bias=False),则当groups=1时,即为默认的卷积层,则conv.weight.data.size为[6,6,1,1],实际上共有6 * 6=36个参数;若group=3时...
kernel_size:卷积核的尺寸,传入一个标量的话默认卷积核为一个正方形的尺寸,也可以传入一个元组,生成一个长方形的卷积核 stride:每次卷积核移动的步长 还可以通过调用functional模块的conv2d函数来实现2d卷积,但是该函数需要给入卷积的参数 torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dil...
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...
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,通道也可理解为特征维度,即用多个维(个)数据来表示这...
Conv2d(输入通道数, 输出通道数, kernel_size(长和宽)),当卷积核为方形时,只写一个就可以,卷积核不是方形时,长和宽都要写,如下:self.conv1 = nn.Conv2d(2, 4, (5,2)) (2)MaxPool2d(2, 2) MaxPool 最大池化层,池化层在卷积神经网络中的作用在于特征融合和降维。池化也是一种类似的卷积操作,...
在这里记录一下PyTorch中常用的Conv2d的使用,卷积神经网络可以说是做视觉算法的必使用的组件,Conv2d的官方文档 Conv2d函数的参数为: torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros') ...
kernel_size stride = 1 padding = 0 dilation = 1 groups = 1 bias = True padding_mode = 'zeros' nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 二维卷积应该是最常用的卷积方式了,在Pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。下面是一...
2. nn.Conv2d class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True) 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: ...
2. nn.Conv2d classtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True) 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: (N,C_{in},H,W) ...
kernel_size stride = 1 padding = 0 dilation = 1 padding_mode = ‘zeros’ nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 二维卷积应该是最常用的卷积方式了,在Pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网...