(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...
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) This module can be seen as the gradient of Conv2d with respect to its input.It is ...
cm // 2, 2, 1, 0, act=nn.ReLU()) self.stem2b = Conv(cm // 2, cm, 2, 1, 0, act=nn.ReLU()) self.stem3 = Conv(cm * 2, cm, 3, 2, act=nn.ReLU()) self.stem4 = Conv(cm, c2, 1, 1, act=nn.ReLU()) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size...
importtorch.nnasnn # nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=True,dilation=1)trans_conv=nn.ConvTranspose2d(in_channels=128,out_channels=64,kernel_size=4,stride=2,padding=1)# 假设输入是一个128通道的 16x16 特征映射 input=to...
print("输入张量的形状:", input_tensor.shape): 打印输入张量的形状。 print("输出张量的形状:", output_tensor.shape): 打印输出张量的形状,以验证转置卷积的上采样效果。通过以上步骤,您可以理解 ConvTranspose2d 在PyTorch 中的基本概念、用途、语法和参数设置,并通过示例代码体验其实际应用。
在读地下水数值模拟硕士 回答 0 文章 8 关注者 1 关注发私信 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 中国+86 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》...
考虑下面的片段,其中包含所有形状[1, 1, 4, 4]的示例图像被输入到带有参数stride=2和padding=1的ConvTranspose2D操作中,该操作具有形状(1, 1, 4, 4)的权重矩阵,其条目来自于1和16 (在本例中为dilation=1和added_padding = 1*(4-1)-1 = 2)。 代码语言:javascript 运行 AI代码解释 sample_im = torc...
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积(尽管它不是实际的反卷积运算)。 参数 in_channels(int)–输入图像中的通道数 out_channels(int)–卷积产生的通道数 ...
[1, 1]]], dtype=torch.float32) convTrans = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, stride=1, padding=0, bias = False) convTrans.weight=nn.Parameter(kernels) # 转置卷积计算 output=convTrans(input_feat) # 输出 print(output) --- 输出: tensor([[[1., 2., 0.], [4., 7., ...