张量中指定卷积核([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]])与输入张量为(16,208,208)depthwise convolution的在GPU运行的pytorch代码
时间: 2023-10-01 19:11:49 浏览: 27
以下是使用PyTorch在GPU上运行的深度卷积(depthwise convolution)代码示例,其中指定卷积核为[[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]],输入张量大小为(16,208,208):
```
import torch
# Create input tensor
input_tensor = torch.randn(16, 208, 208).cuda()
# Create depthwise convolution kernel
kernel = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]]).unsqueeze(0).unsqueeze(0).cuda()
# Apply depthwise convolution
output_tensor = torch.nn.functional.conv2d(input_tensor.unsqueeze(1), kernel, padding=1, groups=16)
# Print output tensor size
print(output_tensor.size())
```
在上面的代码中,我们首先创建了输入张量(input_tensor)并将其移动到GPU上。然后,我们使用torch.tensor创建了卷积核(kernel),并使用unsqueeze方法将其形状转换为(1,1,3,3),以便与输入张量进行卷积计算。接下来,我们使用PyTorch中的torch.nn.functional.conv2d函数应用深度卷积,并将输入张量的通道数设置为16,以便进行深度卷积。最后,我们打印输出张量(output_tensor)的大小,以确保深度卷积计算正确。
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