nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
时间: 2023-10-10 08:07:07 浏览: 36
This is a PyTorch module that performs a 2D transposed convolution operation with the following parameters:
- Input channels: 128
- Output channels: 64
- Kernel size: 2x2
- Stride: 2x2
The transposed convolution operation is used for upsampling feature maps in a neural network. It essentially performs the opposite operation of a regular convolution by mapping each input pixel to a larger output patch. The stride parameter controls the spacing between the output patches. In this case, the output feature map will be twice the size of the input feature map in both dimensions.
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nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
`nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)` 是一个平均池化层,用于二维输入数据(如图片)。它的作用是将输入的特征图按照指定的参数进行平均池化操作。
- `kernel_size=3` 表示池化窗口大小为 3x3,即每次从输入中取 3x3 的区域进行池化操作。
- `stride=1` 表示池化窗口的滑动步长为 1,即每次滑动 1 个单位进行下一次池化操作。
- `padding=1` 表示在输入特征图的边界周围填充 1 个像素,以保证输出特征图的尺寸与输入特征图相同。
池化操作的目的是降低特征图的尺寸,减少参数数量,并提取图像的主要特征。平均池化层会将池化窗口内的数值求平均得到池化后的数值,并作为输出的特征图。这样可以通过保留图像的平均值来减少噪声的影响,并且可以保持图像中物体的大致形状和结构。
nn.ConvTranspose2d(in_channels=256, out_channels=128, kernel_size=3, stride=2, padding=1),经过这层卷积层,输出大小有何变化
假设输入大小为 `(batch_size, 256, H_in, W_in)`,其中 `batch_size` 表示批量大小, `H_in` 和 `W_in` 分别表示输入的高度和宽度。该卷积层的超参数为 `in_channels=256`(输入通道数)、`out_channels=128`(输出通道数)、`kernel_size=3`(卷积核大小)、`stride=2`(步长大小)和 `padding=1`(填充大小)。
根据转置卷积层的计算方式,输出大小可以通过以下公式计算:
$H_{out} = (H_{in}-1) \times stride - 2 \times padding + kernel\_size$
$W_{out} = (W_{in}-1) \times stride - 2 \times padding + kernel\_size$
因此,该卷积层的输出大小为 `(batch_size, 128, H_out, W_out)`,其中 `H_out = (H_in-1) * stride - 2 * padding + kernel_size = (H_in-1) * 2 - 2 * 1 + 3 = 2H_in - 1`, `W_out = (W_in-1) * stride - 2 * padding + kernel_size = (W_in-1) * 2 - 2 * 1 + 3 = 2W_in - 1`。所以,该卷积层输出的特征图的高度和宽度都增加了2倍,分别为输入大小的2倍减1。