2.pytorch卷积函数Conv2d()里面的padding参数 padding = 1表示上下左右各自补一行一列0 padding = (2, 1)表示上下两行各自补两行零,左右两列分别补1列0 要想实现更高阶的padding,可以使用nn.Zero.Pad2d()方法,例如nn.Zero.Pad2d((1,2,1,2))表示上面补1行,下面补两行,左边补一列,右边补两列 事实上...
(1)举例一:padding=0,stride=1,kernel_size=3 (2)举例二:padding=2,stride=1,kernel_size=4 3. 反卷积(转置卷积)——convTranspose2d 3.1 反卷积原理 3.2 反卷积函数说明 3.3 反卷积操作可视化与举例 (1)举例一:padding=0,kernel_size=3,stride=1 (2)举例二:padding=2,kernel_size=4,stride=1 (3)...
class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) kernel_size(intortuple) - max pooling的窗口大小 stride(intortuple,optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size padding(intortuple,optional) - 输入的每一条边补充0...
1.零填充 对图像或者张量的边缘进⾏补零填充操作：class ZeroPad2d(ConstantPad2d):# Pads the input tensor boundaries with zero.def __init__(self, padding):super(ZeroPad2d, self).__init__(padding, 0)2.常数填充 定义⼀个常数来对图像或者张量的边缘进⾏填充，若该常数等于0则等价于零填充。...
padding=0表示四周不进行零填充,padding=1表示四周进行1个像素点的填充; bias是一个布尔值,默认bias=True,表示使用偏置; groups表示输出数据体深度上和输入数据体深度上的联系,默认groups=1,也就是所有的输出和每一个输入都是相关联的,groups>1说明将输入和输出的深度分别分为 groups组各自进行卷积将得到的输出拼接...
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 有关详细信息和输出形状,请参见Conv1d。 参数:-input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) -weight– 过滤器的形状 (out_channels, in_channel...
1、class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 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...
nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1) 在这里: 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。
padding=1参数为输入矩阵的上下左右周围添加了一圈为0的值,输入矩阵变成了7×7,如下面的input_pad_1所示: 代码语言:javascript 复制 F.conv2d(input, kernel, padding=1) Out[8]: tensor([[[ 1, 3, 4, 10, 8], [ 5, 10, 12, 12, 6], [ 7, 18, 16, 16, 8], [11, 13, 9, 3, 4]...