nn.conv2d输入输出计算公式
时间: 2023-10-01 09:03:55 浏览: 42
假设输入张量为$X$,卷积核张量为$K$,输出张量为$Y$,则二维卷积的计算公式为:
$Y_{i,j}=\sum_{m=0}^{M-1}\sum_{n=0}^{N-1} X_{i+m,j+n}K_{m,n}$
其中,$M$和$N$分别是卷积核张量的高度和宽度。$i$和$j$是输出张量的索引,表示输出张量的第$i$行、第$j$列的元素。输入张量$X$的大小为$C_{in}\times H\times W$,其中$C_{in}$表示输入张量的通道数,$H$和$W$分别表示输入张量的高度和宽度。卷积核张量$K$的大小为$C_{out}\times C_{in}\times M\times N$,其中$C_{out}$表示输出张量的通道数。
在PyTorch中,nn.conv2d的输入张量和卷积核张量可以通过设置padding、stride和dilation等参数进行调整,以适应不同的卷积操作。
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 ]
torch.nn.functional.conv2d输出尺寸的计算
torch.nn.functional.conv2d函数的输出尺寸可以通过以下公式进行计算:
output_size = [(input_size - kernel_size + 2 * padding) / stride] + 1
其中,input_size是输入张量的尺寸,kernel_size是卷积核的尺寸,padding是填充的大小,stride是步长。
如果输入张量的尺寸为(N,C,H,W),卷积核的尺寸为(C_out,C_in,KH,KW),填充的大小为padding,步长为stride,那么输出张量的尺寸为(N,C_out,H_out,W_out),其中:
H_out = [(H + 2 * padding - KH) / stride] + 1
W_out = [(W + 2 * padding - KW) / stride] + 1
希望这可以帮助你理解torch.nn.functional.conv2d输出尺寸的计算。