1. torch.nn.ConvTranspose2d是什么torch.nn.ConvTranspose2d 是PyTorch 中的一个模块,用于实现二维转置卷积(Transposed Convolution),也称为反卷积(Deconvolution)或上采样卷积(Upsampling Convolution)。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出,例如在生成对抗网络(GANs)和卷积神经网络(CNNs)的解码器部分。
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...
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。
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=0,bias=False) 3.全填充:o = i - (k -1) ...
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 • bias:偏置 nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0...
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...
🐛 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...
1.3 转置卷积—nn.ConvTranspose nn.ConvTranspose2d 功能:转置卷积实现上采样 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 bias:偏置 转置卷积的尺寸计算(卷积运算的尺寸逆): ...
1)torch.nn.Conv1d该软件包将用于对由多个输入平面组成的输入信号进行一维卷积。 2)torch.nn.Conv2d该软件包将用于在由多个输入平面组成的输入信号上应用2D卷积。 3)torch.nn.Conv3d该软件包将用于在由多个输入平面组成的输入信号上应用3D卷积。 4)torch.nn.ConvTranspose1d该软件包将用于在由多个输入平面组成的...
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 -...