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...
classNet(nn.Module):def__init__(self):nn.Module.__init__(self)self.conv2d=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=4,stride=2,padding=1)defforward(self,x):print(x.requires_grad)x=self.conv2d(x)returnxprint(net.conv2d.weight)print(net.conv2d.bias) 它的形参由P...
padding:填充个数 dilation:空调卷积大小 groups:分组卷积设置 bias:偏置 尺寸计算: 简化版: 完整版: 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 ...
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
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): ...
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) in_channels(int) – 输入信号的通道数 ...
nn.ConvTranspose2d: 转置卷积实现上采样 这个参数和卷积运算的参数差不多,就不再解释一遍了。 下面看看转置卷积的尺寸计算(卷积运算的尺寸逆): 无padding: 有padding: 有padding 和孔洞卷积: 下面从代码中看看转置卷积怎么用: 转置卷积有个通病叫做“棋盘效应”,看上面图,这是由于不均匀重叠导致的。至于如何解决,...
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,不再赘述。 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...
在python层面,通过类自带的forward函数,最终调用的函数为F.conv2d(input, weight, self.bias, self.stride,self.padding, self.dilation, self.groups)。我们知道,在PyTorch中所有具体的计算均通过后端的c/c++代码完成,前端的python代码只是为了我们方便使用而提供的借口。因此,为了进一步了解F.conv2d背后发生的故事,...