torch.nn.conv2d 参数padding_mode

`padding_mode`是`torch.nn.conv2d`中的一个参数，用于设置在卷积操作中如何填充图像的边缘区域。

有两个选项可以选择：

- `'zeros'`：使用零来填充图像的边缘区域。
- `'reflect'`：使用图像的对称副本来填充边缘区域，这样可以避免出现人工填充时可能出现的边缘效应。

默认值为`'zeros'`。

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def fuse_conv_bn(self, conv, bn): std = (bn.running_var + bn.eps).sqrt() bias = bn.bias - bn.running_mean * bn.weight / std t = (bn.weight / std).reshape(-1, 1, 1, 1) weights = conv.weight * t bn = nn.Identity() conv = nn.Conv2d(in_channels=conv.in_channels, out_channels=conv.out_channels, kernel_size=conv.kernel_size, stride=conv.stride, padding=conv.padding, dilation=conv.dilation, groups=conv.groups, bias=True, padding_mode=conv.padding_mode) conv.weight = torch.nn.Parameter(weights) conv.bias = torch.nn.Parameter(bias) return conv 这个是上面提到的fuse_conv

`fuse_conv_bn` 是一个方法，它接受两个参数 `conv` 和 `bn`，分别代表卷积层和批归一化层。该方法的目的是将卷积层和批归一化层进行融合，并返回融合后的卷积层。

具体的实现步骤如下：

1. 计算批归一化层的标准差 `std`，其中 `bn.running_var` 是批归一化层的方差，`bn.eps` 是一个小的常数用于数值稳定性。
2. 计算偏置项 `bias`，通过批归一化层的均值 `bn.running_mean`、权重 `bn.weight` 和标准差 `std` 计算得到。
3. 根据标准差 `std` 对权重进行调整，将其乘以批归一化层的权重 `bn.weight`。
4. 创建一个新的卷积层对象 `conv`，与输入的卷积层 `conv` 具有相同的参数（通道数、核大小、步长等）。
5. 将调整后的权重赋值给新的卷积层对象的权重属性 `conv.weight`。
6. 将偏置项赋值给新的卷积层对象的偏置属性 `conv.bias`。
7. 返回融合后的卷积层对象 `conv`。

通过这个方法，可以实现将卷积层和批归一化层进行融合，减少网络的参数量和计算量。

torch.nn.Conv2d的详细用法

`torch.nn.Conv2d`的详细用法如下：

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')

其中各参数的含义如下：

- `in_channels`：输入通道数，即输入张量的深度。

- `out_channels`：输出通道数，即输出张量的深度，也就是卷积核的数量。

- `kernel_size`：卷积核大小，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，表示非正方形卷积核的宽和高。

- `stride`：卷积核的步长，默认为1。

- `padding`：输入张量四周的填充数，可以是一个整数，表示四周都填充相同的数量，也可以是一个元组，表示每个方向填充不同的数量。

- `dilation`：卷积核内部的扩张率，默认为1。

- `groups`：输入和输出通道之间的分组数，默认为1。

- `bias`：是否使用偏置项，默认为True。

- `padding_mode`：填充模式，默认为'zeros'，表示用0进行填充，还可以使用'circular'表示用循环填充。

`torch.nn.Conv2d`的输入张量形状为`(batch_size, in_channels, height, width)`，输出张量形状为`(batch_size, out_channels, height_out, width_out)`，其中`height_out`和`width_out`分别是输出张量的高度和宽度，可以根据输入张量、卷积核大小、步长、填充等参数计算得到。

下面是一个示例：

import torch

# 定义输入张量
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)

# 定义卷积层
conv = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

# 进行卷积操作
out = conv(x)

# 输出张量形状
print(out.shape)  # torch.Size([1, 16, 32, 32])

这个示例中，输入张量的形状为`(1, 3, 32, 32)`，表示批大小为1，通道数为3，高度和宽度均为32的输入张量。卷积核大小为3，分别在高度和宽度上进行1个像素的填充，步长为1，输出通道数为16，因此输出张量的形状为`(1, 16, 32, 32)`。