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。

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逐字解释下列代码：class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 4 * 4, 256) self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 15) def forward(self, x): x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv3(x)) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 64 * 4 * 4) x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x net = Net()

这段代码定义了一个名为Net的类，继承自torch.nn.Module类。该类有两个方法：__init__和forward。

__init__方法是Net类的构造函数，它调用了torch.nn.Module类的构造函数，并定义了六个网络层：三个卷积层（Conv2d）和两个全连接层（Linear），以及一个最大池化层（MaxPool2d）。其中，卷积层的输入通道数为3，输出通道数分别为16、32和64；卷积核大小为3x3；步长为1；填充大小为1。最大池化层的池化核大小为2x2，步长为2。第一个全连接层的输入大小为64x4x4，输出大小为256。第二个全连接层的输入大小为256，输出大小为15。

forward方法定义了前向传播的过程，即输入一个数据x，通过卷积、池化和全连接等操作得到输出结果。在具体实现中，输入数据先经过一个卷积层，接着进行最大池化，再经过另外两个卷积层和最大池化，最后将得到的特征图展开成一维向量，输入到两个全连接层中。输出结果为一个15维的向量。

最后，通过net = Net()创建了一个Net类的实例。

torch.nn.functional.conv2d

torch.nn.functional.conv2d是一个函数，用于执行二维卷积操作。它接受输入张量、滤波器、偏置项、步幅、填充、扩张和分组参数，并返回卷积后的输出张量。

以一个示例为例，如果我们有一个输入张量inputs和一个滤波器filters，我们可以使用torch.nn.functional.conv2d来执行二维卷积运算。假设我们有以下输入和滤波器张量：

inputs = torch.arange(1, 21).reshape(1, 2, 2, 5)
filters = torch.arange(1, 7).reshape(2, 1, 1, 3)

我们可以通过以下代码调用torch.nn.functional.conv2d来执行卷积运算：

res = F.conv2d(input=inputs, weight=filters, stride=(1, 1), groups=2)

在上述示例中，我们指定了输入、权重(滤波器)、步幅和分组参数，然后调用函数conv2d来执行卷积运算。最后，我们可以打印出卷积后的输出结果res：

print(res)

输出将是一个张量，包含卷积运算后的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>