python用nn.conv1层，使卷积后的大小与输入的大小一致，如何编程

你可以通过设置合适的padding参数来实现nn.conv1层使卷积后的大小与输入的大小一致。padding参数的值取决于卷积核的大小，可以使用以下代码：

import torch.nn as nn

# 模拟输入数据，大小为[batch_size, channels, height, width]
input_data = torch.randn(batch_size, channels, height, width)

# 设置卷积层
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=(kernel_size - 1) // 2)

# 计算卷积后的大小
output_size = conv_layer(input_data).size()

# 输出卷积后的大小
print(output_size)

相关问题

python用nn.conv1d，使卷积后的大小与输入的大小一致，如何编程

可以通过设置padding参数来实现卷积后大小与输入大小一致的效果，具体的代码如下所示：

import torch.nn as nn

# 输入大小和卷积核大小
input_size = 10
kernel_size = 3

# 构建Conv1d层，padding参数设置为卷积核大小减1，可以让卷积后的大小与输入大小一致
conv1d = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size-1)

# 随机生成输入数据
input_data = torch.randn(1, 1, input_size)

# 进行卷积操作
output_data = conv1d(input_data)

# 查看卷积后的输出大小
print(output_data.size()) # 输出为torch.Size([1, 1, 10])

在上述代码中，通过设置padding参数为卷积核大小减1，即padding=kernel_size-1，可以保证卷积后的大小与输入大小一致。

torch.nn.Conv2d和torch.nn.Conv3d中的卷积核参数不允许自定义

在PyTorch中，`torch.nn.Conv2d`和`torch.nn.Conv3d`是用于定义卷积层的类。这些类的卷积核参数是可以自定义的，可以通过传递参数来指定卷积核的大小、步长、填充等。

下面是一个例子，展示了如何自定义卷积核参数：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个二维卷积层，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1
conv2d = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
print(conv2d)

# 定义一个三维卷积层，卷积核大小为3x3x3，步长为1，填充为1
conv3d = nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
print(conv3d)

这段代码中，我们分别定义了一个二维卷积层和一个三维卷积层，可以看到在`nn.Conv2d`和`nn.Conv3d`的参数中可以自定义卷积核的大小，步长和填充。