nn.Conv2d 给定数值
时间: 2023-11-23 12:47:58 浏览: 23
nn.Conv2d是PyTorch中用于二维卷积的方法。它的接口定义如下:
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True,padding_mode='zeros')
其中,参数的含义如下:
- in_channels: 输入特征图的通道数。
- out_channels: 输出特征图的通道数。
- kernel_size: 卷积核的大小。
- stride: 步幅的大小。
- padding: 边界填充的大小。
- dilation: 膨胀率。
- groups: 控制输入和输出的连接方式。
- bias: 是否添加偏置项。
- padding_mode: 边界填充的模式。
相关问题
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]
[ .reference_list ]
nn.Conv2d中padding结果
在使用nn.Conv2d时,padding参数用于控制输入的边界填充。具体来说,padding=1表示在输入的边界周围填充一层值为0的像素。这样做的目的是保持输出的大小与输入相同,因为卷积操作会导致输出尺寸缩小。所以在给定的代码中,conv1 = nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)表示在输入的边界周围填充了一层值为0的像素,而conv2 = nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)没有使用padding参数,因此没有进行填充。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38575118/13759845)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pytorch之卷积神经网络nn.conv2d](https://download.csdn.net/download/weixin_38580959/14033678)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38544625/14858378)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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