(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...
(c)图是4-dilated conv操作,同理跟在两个1-dilated和2-dilated conv的后面,能达到15x15的感受野。对比传统的conv操作,3层3x3的卷积加起来,stride为1的话,只能达到(kernel-1)*layer+1=7的感受野,也就是和层数layer成线性关系,而dilated conv的感受野是指数级的增长。 dilated的好处是不做pooling损失信息的情况...
其按照卷积的相反逻辑的参数设置方式,这种反逻辑的形式使得我们很难直接从参数的角度去理解。 torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) ...
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),然后应用卷积核,以此来“扩展”数据的空间尺寸。这种操作可以通过调整卷积核的大小、步幅和填充等参数来实现对输出尺寸的精确控制。 示例代码 代码语言:javascript 复制 importtorch.nnasnn # nn.ConvTranspose2d(in_...
具体实现的思路相似,都是借助了 apply_complex 函数,传入2个操作 (nn.Conv2d, nn.Linear 等等)和torch.complex64 类型的 input,然后在 ComplexLinear (或 ComplexConvTranspose2d) 中分别计算。 3.3 复数的反向传播 为了在复数神经网络中进行反向传播,一个充分条件是网络训练的目标函数和激活函数对网络中每个 comple...
Pytorch-nn.ConvTransposed2d() ConvTransposed2d()其实是Conv2d()的逆过程,其参数是一样的 Conv2d(): output = (input+2*Padding-kernelSize) / stride + 1(暂时不考虑outputPadding 注意:outputPadding只是在一边Padding) =>input = (output-1) * stride - 2*Padding + kernelSize...
nn.MaxPool2d(2), DoubleConv(in_channels, out_channels) ) def forward(self, x): return self.maxpool_conv(x) 这里的代码很简单,就是一个maxpool池化层,进行下采样,然后接一个DoubleConv模块。 至此,UNet网络的左半部分的下采样过程的代码都写好了,接下来是右半部分的上采样过程。
nn.ConvTranspose2d() 在由多个输入平面组成的输入图像上应用二维转置卷积运算符。该模块可以看作是Conv2d相对于其输入的梯度。它也被称为分数步法卷积或反卷...
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) ifattention: self.attention_layer=Attention(C,num_heads=num_heads,dropout_prob=dropout_prob) ...
conv(x) 代码复杂一些,我们可以分开来看,首先是__init__初始化函数里定义的上采样方法以及卷积采用DoubleConv。上采样,定义了两种方法:Upsample和ConvTranspose2d,也就是双线性插值和反卷积。 双线性插值很好理解,示意图: 熟悉双线性插值的朋友对于这幅图应该不陌生,简单地讲:已知Q11、Q12、Q21、Q22四个点坐标,通过...