pytorch convolution

PyTorch中的卷积操作可以通过`torch.nn.Conv2d`类和`torch.nn.functional.conv2d`函数来实现。使用`torch.nn.Conv2d`类可以实例化一个卷积层，并使用其`forward`方法进行卷积操作。而`torch.nn.functional.conv2d`函数可以直接对输入张量进行卷积操作。

卷积操作主要用于处理图像数据，其中的核心思想是通过滑动一个小的窗口（卷积核）在输入图像上进行局部运算，从而提取图像的特征。

在PyTorch中，对于二维卷积操作，可以定义卷积层的输入通道数、输出通道数、卷积核大小等参数。例如，对于一个输入通道、输出通道和3x3的卷积核，可以使用以下代码进行初始化:

conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)

然后，可以通过调用`forward`方法对输入进行卷积操作:

output_feature_map = conv_layer(input_feature_map)

其中，`input_feature_map`是输入特征图，`output_feature_map`是输出特征图。

此外，`torch.nn.functional.conv2d`函数也可以实现相同的卷积操作。与`torch.nn.Conv2d`不同的是，`torch.nn.functional.conv2d`需要显式地传入卷积核作为参数:

output_feature_map = F.conv2d(input_feature_map, conv_layer.weight)

其中，`conv_layer.weight`是`torch.nn.Conv2d`实例的卷积核参数。

总结起来，PyTorch中的卷积操作可以通过`torch.nn.Conv2d`类和`torch.nn.functional.conv2d`函数来实现，具体使用哪种方式取决于你的需求和个人偏好。

: PyTorch Conv2D： torch.nn.Conv2d torch.nn.functional.conv2d
: Transpose Convolution： F.conv_transpose2d, kernel转置, 上采样
: 二维卷积源码: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F in_channels = 1 out_channels = 1 kernel_size = 3 # 可以是标量，也可以是元组 batch_size = 1 bias = False input_size = (batch_size, in_channels, 4, 4) # 卷积的输入是4维，需要batch_size # 初始化卷积 conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, bias=bias) # 卷积输入 input_feature_map = torch.randn(input_size) # 卷积操作 output_feature_map = conv_layer(input_feature_map) print(f'[Info] input_feature_map: \n{input_feature_map}') # 1x1x4x4 print(f'[Info] conv_layer.weight(kernel): \n{conv_layer.weight}') # 1x1x3x3 print(f'[Info] output_feature_map: \n{output_feature_map}') # 1x1x2x2 # 输出公式: O=(I-K 2P)/S 1 output_feature_map_ = F.conv2d(input_feature_map, conv_layer.weight) # F.conv2d和conv_layer的区别，在于传入kernel print(f'[Info] output_feature_map_: \n{output_feature_map_}') # 1x1x2x2。