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 ...
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 输入通道数为1,输出通道数为6 # self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), dilation=1) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # 输入通道数为6,输出通道数为16 self.fc1 = nn.Linear(5 * 5...
在上述函数中,通过static auto table = globalATenDispatch().getOpTable("aten::conv2d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, int[2] stride=1, int[2] padding=0, int[2] dilation=1, int groups=1) -> Tensor");查表找对应的卷积函数,然后通过return table->callUnboxed<Tensor, const ...
1函数构造: classConvTranspose2d(_ConvTransposeMixin,_ConvNd):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=True,dilation=1,padding_mode='zeros'): in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷积产生的通道数 kerner_...
ConvTranspose2d 来自Pytorch官方的描述 CLASS 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) Applies a 2D transposed convolution operator over an input imag...
nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 二维卷积应该是最常用的卷积方式了,在Pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络,作为nn.Conv2d()方法的使用简介: ...
三、转置卷积-nn.ConvTranspose 转置卷积又称反卷积和部分跨越卷积,用于对图像进行上采样。 为什么成为转置卷积? 正常卷积:假设图像尺寸为4*4,卷积核为3*3,padding=0,stride=1 图像:I16*1,卷积核:K16*4,输出:O16*1= K16*4* I4*1 转置卷积:假设图像尺寸为2*2,卷积核为3*3,padding=0,stride=1 ...
nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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: ...
• padding :填充个数 • dilation:空洞卷积大小 • groups:分组卷积设置 • bias:偏置 nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=True,dilation=1,padding_mode='zeros')
nn.ConvTranspose2d 功能:转置卷积实现上采样 主要参数: in_channels:输入通道数 out_channels:输出通道数 kernel_size:卷积核尺寸 stride:步长 padding:填充个数 dilation:空洞卷积大小 groups:分组卷积设置 bias:偏置 转置卷积的尺寸计算(卷积运算的尺寸逆): ...