一般来说,二维卷积nn.Conv2d用于图像数据,对宽度和高度都进行卷积 Conv2d 参数详解 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode=‘zeros’, device=None, dtype=None) Parameters in_channels (int) – Number of channe...
(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...
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) ...
padding参数有效地将dilation * (kernel_size - 1) - padding零填充量添加到输入的两种大小。这样设置是为了当使用相同参数初始化Conv2d和ConvTranspose2d时,它们的输入和输出形状彼此相反。但是,当stride > 1时,Conv2d将多个输入形状映射到同一输出形状。output_padding的提供是为了通过有效增加一侧的计算输出形状来解...
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(int) – 输入信号的通道数 ...
nn.ConvTranspose2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_mode='zeros') 和普通卷积的参数基本相同。 转置卷积尺寸计算 简化版转置卷积尺寸计算 这里不考虑空洞卷积,假设输入图片大小为 I \times I,卷积核大小...
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(int) – 输入信号的通道数 ...
在由多个输入平面组成的输入图像上应用 2D 转置卷积算子,有时也称为 “deconvolution”。 该运算符支持 TensorFloat32。 有关详细信息和输出形状,请参见 ConvTranspose2d 。 注意 在某些情况下,当在 CUDA 设备上给定张量并使用 CuDNN 时,此运算符可能会选择非确定性算法来提高性能。如果这是不可取的,您可以尝试...
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: in_channels(int) – 输入信号的通道数 ...
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 ...