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.Size([1, 3, 3]) torch.Size([1, 3, 3]) 2.2,transpose vs permute 维度交换 torch.transpose()只能交换两个维度,而.permute()可以自由交换任意位置。函数定义如下: transpose(dim0,dim1)→Tensor# See torch.transpose()permute(*dims)→Tensor# dim(int). Returns a view of the original tenso...
kernel_size(int or tuple):卷积核大小 stride(int or tuple,optional):卷积步长,决定上采样的倍数 padding(int or tuple, optional):对输入图像进行padding,输入图像尺寸增加2*padding output_padding(int or tuple, optional):对输出图像进行padding,输出图像尺寸增加padding groups:分组卷积(必须能够整除in_channels...
(1)nn.Sigmoid 代码: m = nn.Sigmoid()input = torch.randn(2)output = m(input) (2)nn.tanh 代码: m = nn.Tanh()input = torch.randn(2)output = m(input) (3)nn.ReLU 代码: >>> m = nn.ReLU()>>> input = torch.randn(2)>>> output = m(input) (4)nn.LeakyReLU negative_slope...
torch : transpose,transpose_ importtorchimporttorchvisionimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as F#x = torch.randn(2, 3)x = torch.randn(2, 3,4)print(x)print() y= torch.transpose(x, 0, 1)print(y)print() y= torch.transpose(x, 2, 1)print(y)...
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') 1. 2. 3. 其中,各参数的含义如下: in_channels(int):输入张量的通道数 ...
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...
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。
nn.ConvTranspose2d:二维卷积转置层,俗称反卷积层。并非卷积的逆操作,但在卷积核相同的情况下,当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下,卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。在语义分割中可用于上采样。其实反卷积层也是卷积,数值是不可逆的,只是对维度进行了改变而已。
torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None): 返回输入矩阵input的转置,交换维度dim0和dim1。输入张量与输出张量共享内存。 input(Tensor) - 输入张量 dim0(int) - 转置的第一维 dim1(int) - 转置的第二维 torch.unbind(tensor, dim=0)[source]: ...