1. 什么是torch.nn.ConvTranspose2d? torch.nn.ConvTranspose2d 是PyTorch 中用于实现二维转置卷积(也称为反卷积或上采样卷积)的模块。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出,广泛应用于生成对抗网络(GANs)和卷积神经网络(CNNs)的解码器中。 2. torch.nn.ConvTranspose2d的主要参数及其作用 in_channels (int): ...
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') 其中,各参数的含义如下: in_channels(int):输入张量的通道数 out_channels(int):输出张量的通道数 kernel_size(int or tuple):卷积核...
nn.Conv2d(stride=2,kerner_size=3,padding=1) 对一个32x32特征图操作后,拿原本的权重按照相同的设置(stride,padding,kerner_size)对这个输出(16X16)进行一个torch.nn.ConvTranspose2d()操作,本希望输入输出是同样的shape(32X32),但调试时发现ConvTranspose2d()的输出的shape为(31x31),比原始的输入少了1。
🐛 Describe the bug Call alone import torch import torch.nn as nn conv_transpose = nn.ConvTranspose2d( in_channels=3, out_channels=4, kernel_size=[1, 1], stride=[1, 1], padding=[0, 0], output_padding=[0, 0], dilation=[7, 0], groups=1, bia...
output_padding的作用:可见nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 在某些情况下,当使用CUDA后端与CuDNN,该操作可能选择一个不确定性算法,以提高性能。如果不希望出现这种情况,可以通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True使操作具有确定性(可能要付出性能代价)。有关背景资料,请参阅有关Reproducibility...
torch.ConvTranspose2d的计算 转置卷积实际是根据输入卷积核和输入特征图生成中间卷积核和特征图,再进行卷积操作 输入的卷积核kernel 大小 Size = size 步长 Stride = stride 填充 Padding = padding 输入特征图 H W 中间卷积核kernel' 大小 Size' = size 步长 Stride' = 1 填充 Padding' = size - padding -...
1.torch 中ConvTranspose2d 是卷积的一个逆过程,这里来研究下,怎么设置kenel_size,stride,padding, 首先给出卷积的计算公式: output = (input - kenel + 2 * padding) / stride + 1 exm: (112 - 3 + 2* 1)/2 + 1 = 56 这里是减半的核, ...
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') 1. 2. 3. 其中,各参数的含义如下: in_channels(int):输入张量的通道数 ...
函数原型:torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, g...
1.2 nn.ConvTranspose2d转置卷积 功能:转置卷积实现上采样 主要参数: 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 ...