nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1,padding=2), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_szie=2))

时间: 2023-10-02 20:08:31 浏览: 77

pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

在PyTorch中，`nn.Conv2d()`是用于创建二维卷积层的类，它是深度学习模型构建中常用的基本组件。卷积层通过在输入数据上应用一系列滤波器（或称权重）来提取特征，这些滤波器通常具有一定的尺寸（kernel_size）、步长（stride）和填充（padding）。在本篇中，我们将深入探讨`nn.Conv2d()`中的`padding`以及它如何影响输出大小。让我们理解`padding`的概念。在卷积神经网络（CNN）中，`padding`是在输入数据边缘添加额外的零（或其他数值）的过程，目的是保持输出的尺寸与输入尺寸一致，或者按照特定的需求调整输出尺寸。`padding`可以防止信息在卷积过程中丢失，特别是在输入图像边缘附近的信息。在上面的代码示例中，我们看到了两个不同的卷积层`conv1`和`conv2`： 1. `conv1` 使用了 `padding=1`，这意味着在每个维度（宽度和高度）上，输入数据的边缘都会增加一个单元的零。这样，当3x3的滤波器应用于输入时，其覆盖的区域将不会超出原始输入的边界，因此输出的宽度和高度与输入相同（都是3x3）。 2. `conv2` 没有使用`padding`，因此卷积操作会从输入的边缘开始，导致输出的宽度和高度减小。在本例中，输出为1x1，这是因为3x3的滤波器在没有`padding`的情况下完全覆盖了输入。卷积层的输出大小可以通过以下公式计算： \[ \text{Output Size} = \frac{\text{Input Size} - \text{Kernel Size} + 2 \times \text{Padding}}{\text{Stride}} + 1 \] 如果`stride`不等于1，我们需要将公式中的步长考虑进去。在`conv1`中，由于`padding=1`且`stride=1`，我们可以看到输出尺寸保持不变。而在`conv2`中，由于没有`padding`，输出尺寸减小了。除了保持输出尺寸不变之外，`padding`还有其他用途。例如，在卷积神经网络的早期层，保持输出尺寸不变有助于保持模型的结构，使得模型能够处理不同尺寸的输入。此外，`padding`还可以帮助控制模型的参数数量，因为它可以改变卷积层的感受野（receptive field），从而影响模型的复杂性和表达能力。总结来说，`nn.Conv2d()`中的`padding`参数是控制卷积层输出大小和形状的关键。适当的`padding`设置可以确保模型的稳定性和效率，同时也能影响模型的学习能力和泛化性能。在设计网络时，应根据具体需求和任务选择合适的`padding`策略。理解`padding`的工作原理对于构建高效、功能强大的卷积神经网络至关重要。

这是一个使用`nn.Sequential`创建的神经网络模型，其中包含了三个不同的模块：`nn.Conv2d`、`nn.ReLU`和`nn.MaxPool2d`。这个模型的结构如下： 1. `nn.Conv2d`是一个卷积层，将输入通道数为1，输出通道数为16，卷积核大小为5x5，步长为1，填充为2。 2. `nn.ReLU`是一个激活函数层，用于引入非线性特性。 3. `nn.MaxPool2d`是一个最大池化层，用于降低特征图的空间维度，这里使用了2x2的池化窗口。这个模型的作用是接受一个输入张量，并通过卷积、激活和池化操作生成一个具有16个通道的特征图。

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nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1,padding=2), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_szie=2))

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self.d_up_conv_3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)), nn.LeakyReLU(), nn.ReflectionPad2d((3, 3, 3, 3)), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)), nn.Tanh() )

self.t = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=self.channels, out_channels=self.channels, kernel_size=1, stride=1, bias=True), nn.Conv2d(self.channels, self.channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=self.channels, bias=True)

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self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1,padding=2), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_szie=2))

self.conv_kv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=self.channels, out_channels=self.channels*2, kernel_size=1, stride=1, bias=True), nn.Conv2d(self.channels*2, self.channels*2, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=self.channels*2, bias=True) )

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