如何用Conv2d实现ConvTranspose2d
时间: 2024-01-08 20:17:54 浏览: 28
要用Conv2d实现ConvTranspose2d,可以通过以下步骤实现:
1. 将输入张量进行填充,填充的大小为卷积核大小减去1,填充方式为0填充。
2. 将填充后的张量进行卷积操作,卷积核大小为ConvTranspose2d中的卷积核大小,步长为1,填充方式为0填充。
3. 将卷积后的张量进行裁剪,裁剪的大小为卷积核大小减去1。
这样就可以用Conv2d实现ConvTranspose2d了。
相关问题
ConvTranspose2d是否和conv2d一样的
ConvTranspose2d和conv2d不完全相同。ConvTranspose2d是卷积的转置,也称为反卷积,用于将低维特征映射转换为高维特征映射。而conv2d是常规的卷积操作,用于将高维特征映射转换为低维特征映射。此外,ConvTranspose2d的输出大小可以通过stride和padding进行调整,而conv2d的输出大小取决于输入大小和卷积核大小。因此,ConvTranspose2d和conv2d在某些方面是相似的,但在其他方面是不同的。
nn.Conv2d计算
nn.Conv2d计算的是二维卷积操作。在给定输入和卷积核的情况下,它会计算出输出的大小和参数个数。根据引用\[2\]中的公式,假设输入尺寸为\[C_in, H, W\],输出大小的计算公式为\[C_out, (H-K+2*P)/S+1, (W-K+2*P)/S+1\],其中C_in是输入通道数,H和W是数据的尺寸,K是核大小,P是padding大小,S是步长stride大小。而参数个数的计算公式为C_out*K*K+C_out,其中C_out是输出通道数,K是核大小。所以,对于给定的输入和卷积核,我们可以使用这些公式来计算输出的大小和参数个数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch复习笔记--nn.Conv2d()和nn.Conv3d()的计算公式](https://blog.csdn.net/weixin_43863869/article/details/129784028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pytorch nn.conv2d参数个数计算](https://blog.csdn.net/u012428169/article/details/114702453)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【笔记】nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d:参数说明,卷积、反卷积后 图像的尺寸 计算公式](https://blog.csdn.net/nyist_yangguang/article/details/119874463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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