kernel = torch.ones(kernel_size, kernel_size, dtype=torch.float32) * -1 kernel[2, 2] = 24 kernel = kernel.reshape((1, 1, kernel_size, kernel_size)) # 进行卷积操作 conv2d = nn.Conv2d(1, 2, (kernel_size, kernel_size),
def __init__(self, kernel_size): super(Conv2D, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(kernel_size))self.bias= nn.Parameter(torch.randn(1)) def forward(self, x): return corr2d(x, self.weight) + self.bias X =torch.ones(6, 8) X[:, 2:6] = 0 K = torch...
这个实际滑动次数加上 $1$ 即输出图像的高度。 需要注意的是:kernel_size, stride, padding, dilation 不但可以是一个单个的 int ——表示在高度和宽度使用同一个 int 作为参数,也可以使用一个 (int1, int2) 的二元组(其实本质上单个的 int 也可以看作一个二元组 (int, int))。在元组中,第1个参数对应...
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 其中2个重要参数介绍如下: 参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) dilation操作动图演示如下:Dilated Convolution with a 3 x 3 kernel and dilation rate 2扩张卷积核为3×3,扩张率为2...
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.MaxUnpool2d中很有用(maxpool逆计算) ceil_mode=False) ...
# 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...
torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)对由几个输入平面组成的输入信号进行一维平均池化。有关详细信息和输出形状,参考AvgPool1d。参数: kernel_size– 窗口的大小 stride– 窗口的步长。默认值为kernel_size padding– 在两边...
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) ...
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。