2. torch.nn.ConvTranspose2d的主要参数 in_channels (int): 输入信号的通道数。 out_channels (int): 卷积产生的通道数。 kernel_size (int or tuple): 卷积核的大小,可以是一个整数,表示卷积核的高度和宽度相等;也可以是一个包含两个整数的元组,分别表示卷积核的高度和宽度。 stride (int or tuple, opti...
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。
torch ConvTranspose2d 是卷积的一个逆过程 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...
那么反卷积该怎么凑这三个参数呢。 这里分三种情况: 1.步长为1有填充: o = i + (k-1) - 2p self.g1 = nn.ConvTranspose2d(3,64,kernel_size=4,stride=1,padding=0,bias=False) 2.步长为1没有填充: o = i + (k-1) self.g1 = nn.ConvTranspose2d(3,64,kernel_size=4,stride=1,padding...
在软件测试领域，测试自动化非常容易成为一个金块。考虑一个测试人员的情况，该测试人员进行了多次的手动...
🐛 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.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.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor Applies a 2D convolution over an input image composed of several input planes. SeeConv2dfor details and output shape. Note
ConvTranspose1dclass torch.nn.ConvTranspose1d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: Union[T, Tuple[T]], stride: Union[T, Tuple[T]] = 1, padding: Union[T, Tuple[T]] = 0, output_padding: Union[T, Tuple[T]] = 0, groups: int = 1, bias: bool = True, dilation: ...
nn.ConvTranspose2d():提供了一种可学习的方式来增加特征图的尺寸。训练过程中,网络可以学习如何更有效地上采样,这可能会提供更自然和连贯的输出图像。这在任务如图像重建或生成时尤其有用。 训练时间: nn.Upsample():因为没有额外的参数需要训练,使用上采样的网络通常训练更快。