(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...
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(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: 代码语言:javascript 复制 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: ...
PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法 1. 通道数问题 描述一个像素点,如果是灰度,那么只需要一个数值来描述它,就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它,就是三通道。最初输入的图片样本的channels,取决于图片类型; 卷积操作完成后输出的out_channels,取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为...
pytorch中反卷积的函数为: classtorch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=True,dilation=1) 参数的含义如下: in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷积产生的通道数 ...
ConvTranspose2d(1, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), output_padding=(1, 1)) pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) ...
转置卷积 (nn.ConvTranspose2d) 用途 转置卷积,有时称为反卷积,主要用于增加数据的空间维度。这在自动编码器、生成对抗网络(GANs)以及任何需要从压缩特征映射中重构高分辨率图像或特征的场景中非常有用。它可以被视为传统卷积的逆过程。 工作原理 转置卷积通过在每个输入数据点周围插入空白(通常是零填充),然后应用卷积...
nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,out_padding=0,padding=0,dilation=1) 这些参数与nn.Conv2d函数中的相同。Decoder由转置卷积层组成,这些层学习“上采样”压缩表示。所以这些函数是卷积运算的逆运算。因此,通道数、宽度和高度将逐层增加,而不是减少。
(C=C, num_groups=num_groups, dropout_prob=dropout_prob)if upscale:self.conv = nn.ConvTranspose2d(C, C//2, kernel_size=4, stride=2, padding=1)else:self.conv = nn.Conv2d(C, C*2, kernel_size=3, stride=2, padding=1)...