1.1 Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 1.1.1 参数解释 in_channels:输入向量特征维度 out_channels:输入向量经过Conv1d后的特征维度,out_channels等于几,就有几个卷积的kernel. kernel_size:卷积核大小 stride:步长 padding:输入向量的...
其中,in_channels参数代表输入特征矩阵的深度即channel,比如输入一张RGB彩色图像,那in_channels=3 out_channels参数代表卷积核的个数,使用n个卷积核输出的特征矩阵深度即channel就是n kernel_size参数代表卷积核的尺寸,输入可以是int类型如3 代表卷积核的height=width=3,也可以是tuple类型如(3, 5)代表卷积核的height...
importtorch.nnasnnclassDoubleConv(nn.Module):"""(convolution => [BN] => ReLU) * 2"""def__init__(self,in_channels,out_channels):super().__init__()self.double_conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=0),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU(inpl...
1. 输入通道数(in_channels):表示输入张量的通道数,即输入特征图的深度。 2. 输出通道数(out_channels):表示输出张量的通道数,即卷积核的数量或者说卷积层的深度。 3. 卷积核大小(kernel_size):表示卷积核的大小,通常为一个整数或者一个元组,其中元组的两个元素表示卷积核在高维和宽维上的大小。 4. 步长(...
in_channels是输入图像中的通道数,out_channels是卷积产生的通道数 处理图像时有三种可能情况: 1.如果图像是灰度的,则输入通道为1。 2.如果图像是彩色的,则输入通道为 3。 3.如果有额外的alpha通道,我们就有4个输入通道。 为了计算每个卷积层的高度和宽度的输出维度,应用池化层后,需要记住这两个公式: ...
in_channels:代表输入特征矩阵的深度即channel,比如输入一张RGB彩色图像,那in_channels=3; out_channels:代表卷积核的个数,使用C个卷积核输出的特征矩阵深度即channel就是C; kernel_size:代表卷积核的尺寸,输入可以是int类型,例如:3 ,代表卷积核的height = width = 3,也可以是tuple类型,例如(3, 5),代表卷积核...
in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷积产生的通道数 kerner_size(int or tuple) - 卷积核的大小 stride(int or tuple,optional) - 卷积步长,即要将输入扩大的倍数。 padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数,高宽都增加2*padding"""Linear函数的解释如下...
一维卷积层,输入的尺度是(N, C_in,L_in),输出尺度( N,C_out,L_out)的计算方式: N为批次,C_in即为in_channels,即一批内输入一维数据个数,L_in是是一维数据基数 shape: 输入: (N,C_in,L_in) 输出: (N,C_out,L_out) 输入输出的计算方式: ...
in_channels:输入通道数 out_channels:输出通道数 kernel_size: 卷积核大小 stride:卷积核滑动步长 padding: zero-padding大小 dilation:空洞卷积的空洞大小 groups:分组卷积的分组数 bias:是否有偏置量 BN层 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True...
in_channels 这个很好理解,就是输入的四维张量[N, C, H, W]中的C了,即输入张量的channels数。这个形参是确定权重等可学习参数的shape所必需的。 out_channels 也很好理解,即期望的四维输出张量的channels数,不再多说。 kernel_size 卷积核的大小,一般我们会使用5x5、3x3这种左右两个数相同的卷积核,因此这种情...