张量中指定卷积核([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]])与输入张量为(16,208,208)depthwise convolution的pytorch代码
时间: 2023-10-02 10:04:39 浏览: 40
以下是使用指定卷积核进行depthwise convolution的PyTorch代码:
```python
import torch.nn.functional as F
# 定义输入张量
input_tensor = torch.randn(16, 208, 208)
# 定义卷积核
kernel = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], dtype=torch.float32)
# 将卷积核扩展为3维卷积核
kernel = kernel.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
# 进行depthwise convolution
output_tensor = F.conv2d(input_tensor.unsqueeze(1), weight=kernel, groups=16)
# 输出结果张量的形状
print(output_tensor.shape)
```
在上述代码中,我们首先定义了一个输入张量,形状为(16, 208, 208)。然后,我们定义了一个卷积核,即给定的[[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]]。我们将该卷积核扩展为3维卷积核,以便与输入张量进行卷积。接下来,我们使用PyTorch中的`F.conv2d`函数进行depthwise convolution操作。需要注意的是,我们需要将输入张量的通道数设置为16,以便进行depthwise convolution。最后,我们输出结果张量的形状,以确认输出的张量形状为(16, 208, 208)。