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。
🐛 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...
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...
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...
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.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对几个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。 有关详细信息和输出形状,请参见Conv2d。 参数:-input– 输入张量 (minibatch x in_channels x iH x iW) -weight– 过滤器张量 (out_channels, in_channels...