(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 ...
Dataset负责建立索引到样本的映射,DataLoader负责以特定的方式从数据集中迭代的产生 一个个batch的样本集合。在enumerate过程中实际上是dataloader按照其参数sampler规定的策略调用了其dataset的getitem方法。 Dataset和DataLoader Dataset 简介: 1.torch.utils.data.Dataset是代表自定义数据集方法的抽象类,你可以自己定义你的数...
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...
convtranspose2d,也称为转置卷积(Transposed Convolution)或反卷积(Deconvolution),在PyTorch中主要用于上采样(Upsampling)操作。与标准卷积操作不同,转置卷积能够增加输入数据的空间维度(例如,将小尺寸的特征图放大到更大的尺寸)。这种操作在生成对抗网络(GANs)、图像超分辨率、语义分割等任务中非常有用。
[PyTorch]PyTorch中反卷积的用法 pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: classtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) classtorch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_...
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 ...
在读地下水数值模拟硕士 推荐看这个写的不错https://www.modb.pro/db/440574 发布于 2023-01-05 23:42・IP 属地广西 深度学习(Deep Learning) PyTorch 写下你的评论... 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 ...
nn.ConvTranspose2d是一个可以进行反卷积操作的函数,也可以用于上采样。它在进行上采样时使用转置卷积操作重新调整输入张量的形状,并通过学习的参数生成输出。 以下是一个使用nn.ConvTranspose2d进行上采样的示例: ```python upsample = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=2, pa...
5.3,nn.ConvTranspose2d 反卷积 参考资料 授人以鱼不如授人以渔,原汁原味的知识才更富有精华,本文只是对张量基本操作知识的理解和学习笔记,看完之后,想要更深入理解,建议去 pytorch 官方网站,查阅相关函数和操作,英文版在这里,中文版在这里。本文的代码是在pytorch1.7版本上测试的,其他版本一般也没问题。