以torch.nn.MaxPool2d为例进行说明: torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) 1. 参数的使用说明: kernel_size: 最大池化的窗口大小 stride: 最大池化窗口移动的大小,默认值为kernel_size padding:
class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 如下是MaxPool2d的解释: class MaxPool2d(_MaxPoolNd): r"""Applies a 2D max pooling over an input signal composed of several input planes. In the simplest case, the output ...
• kernel_size:池化核尺寸 • stride:步长 • padding :填充个数 nn.MaxUnpool2d(kernel_size,stride=None,padding=0)forward(self, input, indices, output_size=None) eg. pool = nn.MaxPool2d(2, stride=2, return_indices=True)unpool = nn.MaxUnpool2d(2, stride=2)input = torch.tensor(...
Conv1d_layer是一个nn.Conv1d的实例。那么如果nn.Conv1d参数设置为in_channels=2, out_channels=2, kernel_size=3 和 group=1, 这就是最普通的卷积: Conv1d_layer.weight的形状为(2,2,3),表示需要2个filter(对应out_channels),每个filter覆盖2个channel(对应in_channels), 长度为3。或者可以直接理解为“...
kernel_size,*卷积核尺寸 stride=None,*步长,默认=kernel_size padding=0,*zero padding dilation=1,*膨胀卷积中,膨胀系数(卷积核间隔) return_indices=False,*是否同时返回max位置的索引;一般在torch.nn.MaxUnpool1d中很有用(maxpool逆计算) ceil_mode=False)* ...
class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 自然语言处理中一个句子序列,一维的,所以使用Conv1d,此时卷积核(没有batch_size,参数是共享的)除去chanel,也是一维的。
kernel_size: 卷积核的大小,可以理解为多少个词之间进行交互 卷积之后的维数为 ( (word_embedding_size - kernel_size) / stride + 1) 但是一般都会做一个pooling,因为不同的卷积核最后输出的维数不同,用pooling统一,一般为max_pool,最后都是out_channels * 1 ...
Parallelized Kernel优化 DCN/DCNv2: #对dcn_v2_cuda后向进行了并行计算优化。fromtorchacc.runtime.nn.dcn_v2importDCN, DCNv2 self.conv = DCN(chi, cho, kernel_size, stride, padding, dilation, deformable_groups) Multi-stream Kernel优化 利用多个stream来并发计算函数的一组输入。
# 定义图像分类模型classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.relu=nn.ReLU()self.fc=nn.Linear(32*32*32,10)defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.relu(x)x=x.view(x.size(0),-1)x...
kernel_size=3,#卷积核尺寸 stride=1, padding=1 #不改变特征图大小 ) self.max_pool_1 = nn.MaxPool2d(2) #(2)conv3-128 self.conv2 = nn.Conv2d( in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1 ) self.max_pool_2 = nn.MaxPool2d(2) ...