kernel_size:代表卷积核的尺寸,输入可以是int类型,例如:3 ,代表卷积核的height = width = 3,也可以是tuple类型,例如(3, 5),代表卷积核的height = 3,width = 5; stride:代表卷积核的步距,默认为1,和kernel_size一样,输入可以是int类型,也可以是tuple类型。注意:若为tuple类型第一个代表高度,第二个代表宽...
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。
64 (conv1): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3),stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) 65 (bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 66 (relu): ReLU(inplace) 67 (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3),strid...
nn.Conv2d:对由多个输入平面(多通道)组成的输入信号进行二维卷积 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 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) ...
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) ...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 构建卷积神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) ...
- **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...
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)print(net.conv2d.bias) ...
conv_layer=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=16,kernel_size=3)含义：输出特征图的通道数。它决定了卷积层中卷积核的数量，每个卷积核会生成一个通道的输出特征图。示例：在上面的代码中，out_channels = 16表示卷积层会使用 16 个卷积核，最终输出的特征图会有 16 个通道。含义：卷积核的大小。可以是...