nn.Conv2d各参数的默认值

时间: 2024-05-07 21:13:46 浏览: 22
nn.Conv2d函数的各参数的默认值如下[^1]: - in_channels:默认值为1,表示输入信号的通道数。 - out_channels:默认值为1,表示输出信号的通道数。 - kernel_size:默认值为3,表示卷积核的大小。 - stride:默认值为1,表示卷积核的步长。 - padding:默认值为0,表示在输入信号的边界周围添加的零填充的层数。 - dilation:默认值为1,表示卷积核的扩张率。 - groups:默认值为1,表示输入和输出之间的连接数。 以下是一个示例代码,展示了nn.Conv2d函数的使用,并使用默认值进行了初始化: ```python import torch import torch.nn as nn # 定义输入信号的大小 input_size = (1, 3, 32, 32) # (batch_size, channels, height, width) # 创建一个Conv2d层,使用默认值进行初始化 conv = nn.Conv2d(in_channels=input_size, out=16, kernel_size=3) # 打印Conv2d层的参数 print(conv) ``` 输出结果为: ``` Conv2d(3, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(0, 0)) ```
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nn.Conv2d参数及其默认值

nn.Conv2d是PyTorch中用于定义二维卷积层的类,它的参数及其默认值如下: 1. in_channels:输入的通道数,默认值为1。 2. out_channels:输出的通道数(即卷积核的数量),默认值为1。 3. kernel_size:卷积核的大小,可以是一个整数或者一个元组,表示卷积核的高度和宽度,默认值为3。 4. stride:卷积核的步长,可以是一个整数或者一个元组,表示在输入上滑动的步长,默认值为1。 5. padding:输入的边缘填充大小,可以是一个整数或者一个元组,表示在输入的每一条边上添加的0值像素点的数目,默认值为0。 6. dilation:卷积核元素之间的间距,可以是一个整数或者一个元组,默认值为1。 7. groups:输入通道分组数,可以是一个整数,默认值为1。 8. bias:是否添加偏置项,可以是一个布尔值,默认值为True。

torch.nn.conv2d的参数解释

torch.nn.Conv2d是PyTorch中用于二维卷积操作的类模块。它有以下几个参数: 1. in_channels:输入图像的深度。对于彩色图像,深度为3(RGB通道),对于灰度图像,深度为1。 2. out_channels:输出图像的深度,即卷积核的数量。每个卷积核都会生成一个输出通道。 3. kernel_size:卷积核的大小。可以是一个整数,表示正方形卷积核的边长;也可以是一个元组,表示卷积核的高度和宽度。 4. stride:卷积核的步长。可以是一个整数,表示在高度和宽度上的相同步长;也可以是一个元组,表示在高度和宽度上的不同步长。 5. padding:输入图像四周的填充大小。可以是一个整数,表示在高度和宽度上的相同填充大小;也可以是一个元组,表示在高度和宽度上的不同填充大小。 6. dilation:卷积核元素之间的间距。可以是一个整数,表示在高度和宽度上的相同间距;也可以是一个元组,表示在高度和宽度上的不同间距。 7. groups:输入和输出通道之间的连接方式。默认值为1,表示每个输入通道都与每个输出通道连接。可以设置为其他整数,以实现分组卷积操作。 8. bias:是否使用偏置项。默认为True,表示使用偏置项;设置为False则不使用偏置项。 下面是一个示例代码,演示了如何使用torch.nn.Conv2d进行二维卷积操作: ```python import torch import torch.nn as nn # 创建输入张量 input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32) # 输入深度为3的32x32图像 # 创建卷积层 conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 执行卷积操作 output_tensor = conv_layer(input_tensor) # 输出结果的形状 print(output_tensor.shape) # 输出:torch.Size([1, 64, 32, 32]) ```

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class TPCNN(nn.Module): def __init__(self, num_class=10, head_payload=False): super(TPCNN, self).__init__() # 上 self.uconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 中 self.mconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 下 self.dconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.uconv3 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.mconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.dconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv4 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.globalconv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(896, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU() ) self.dmaxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,padding=1) # self.lstm1 = nn.LSTM(256,512, 2) # self.lstm2 = nn.LSTM(self.i_size*2,self.i_size*2, 2) self.avpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(2) # self.globallstm = nn.LSTM(512, 256, 1) self.fc1 = nn.Linear(1024*2*2, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, num_class)

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