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...
2.2,transpose vs permute 维度交换 torch.transpose()只能交换两个维度,而.permute()可以自由交换任意位置。函数定义如下: transpose(dim0,dim1)→Tensor# See torch.transpose()permute(*dims)→Tensor# dim(int). Returns a view of the original tensor with its dimensions permuted. 在CNN模型中,我们经常遇到...
class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True,dilation=1) 对由多个输入平面组成的输入图像应用二维转置卷积操作。 这个模块可以看作是Conv2d相对于其输入的梯度。它也被称为微步卷积(fractionally-strided convolutions)...
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:
🐛 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...
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 ...
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 -...
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 ...
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。