self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)代码解释
时间: 2023-06-18 18:07:00 浏览: 39
这行代码定义了一个卷积层 `conv2`,输入通道数为 64,输出通道数也为 64,卷积核大小为 3x3,步长为 1,填充为 1。具体解释如下:
- `nn.Conv2d` 表示定义一个二维卷积层,该层将会作为神经网络的一部分。在 PyTorch 中,`nn` 是 `torch.nn` 的别名。
- `64` 表示输入通道数为 64。输入通道数指的是该卷积层接受多少个特征图作为输入。
- 第二个 `64` 表示输出通道数也为 64。输出通道数指的是该卷积层输出多少个特征图。
- `kernel_size=3` 表示卷积核大小为 3x3。卷积核就是在卷积过程中对输入图像进行滤波的矩阵。
- `stride=1` 表示卷积的步长为 1。步长是指卷积核在对输入图像滤波时每次移动的距离。
- `padding=1` 表示在输入图像的边缘填充 1 个像素。填充是卷积操作中为了保持输入输出大小一致而在输入图像的边缘增加的像素。填充的大小决定了卷积之后输出的大小是否与输入相同。在这里,填充大小为 1,所以输出图像的大小与输入图像相同。