N到底是通道数还是批次大小啊,你说的有歧义啊
时间: 2024-03-30 19:35:43 浏览: 32
非常抱歉,我的回答有一些歧义。在深度学习中,通常我们使用四维张量来表示输入数据,其形状为 `(N, C, H, W)`,其中 `N` 表示数据的批次大小,`C` 表示输入数据的通道数,`H` 和 `W` 分别表示输入数据的高和宽。因此,在 `nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)` 中,`1` 表示输入数据的通道数,即输入数据为单通道图像;而 `N` 则表示数据的批次大小,即一次性输入了 `N` 张单通道图像进行卷积操作。再次表示歉意,希望我的回答能够更加清晰明了。