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nn.con2d()

时间: 2024-01-16 10:54:45 浏览: 73

pytorch之卷积神经网络nn.conv2d

pytorch之卷积神经网络nn.conv2d 卷积网络最基本的是卷积层，使用使用Pytorch中的nn.Conv2d类来实现二维卷积层，主要关注以下几个构造函数参数： nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding,bias=True)) 参数： in_channel:　输入数据的通道数； out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整； kennel_size: 卷积核大小；kennel_size=3,表示卷积大小(3,3)， kennel_size=（3,5），表示卷积大小为非正

nn2d()是PyTorch中用于实现二维卷积的类。它是nn模块中的一个重要组件，常用于构建神经网络中的卷积层。在实例化nn.Conv2d()对象时，需要提供一些参数来指定卷积的具体配置，包括输入通道数（in_channels）、输出通道数（out_channels）、卷积核大小（kernel_size）、步长（stride）、填充（padding）等等。在PyTorch中，nn.Conv2d()会自动管理卷积层的权重和偏置参数的初始化。对于权重参数，PyTorch采用了He初始化方法，这种初始化方法适用于使用ReLU激活函数的情况。通过访问实例名.weight和实例名.bias，我们可以查看卷积层的权重和偏置参数。需要注意的是，nn.Conv2d()还有许多其他可选参数，例如groups、dilation、bias等等。这些参数可以根据具体需求进行设置，具体的使用方法和详细的参数说明可以参考PyTorch的官方文档或其他相关教程。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Pytorch的nn.Conv2d（）详解](https://blog.csdn.net/qq_42079689/article/details/102642610)[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^v93^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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