pytorch中的ReflectionPad2d
torch.nnReflectionPad2d 一、原理 增加边界的类型有以下4个类型：以一行图像数据为例，abcdefgh是原图数据，|是图像边界，为原图加边 torch.nn.ReflectionPad2d(padding) 使用输入边界的反射填充输入张量。填充长度为 padding ...
原文：nn.ReflectionPad2d（镜像填充）
官方文档上 是这个 输出是 H out H in paddingTop paddingBottomW out W in paddingLeft paddingRight直接来例子试试 最重要的是下面 laft, right, top, bottom 这个注释 input torch.randn , , , input size 输入 tuplepad nn.ReflectionPad d , , ...
2020-01-30 20:12 0 1177 推荐指数：
相关推荐
nn.MaxPool3d
用法： 参数： ...
nn.Conv3d
用法： Shape: 计算公式： 参数： bigotimes: 表示二维的相关系数计算 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation: ...
nn.Conv1d和nn.Conv2d理解
参考链接： https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867 https://www.cnblogs.com/lovephysics/p/7220111.html 这里只做理解，不放官方文档。 1.nn.Conv1d ...
pytorch——nn.BatchNorm1d()
torch.nn as nn m = nn.BatchNorm1d(2) # With Learnab ...
tf.nn.conv1d
一、conv1d 在NLP领域，甚至图像处理的时候，我们可能会用到一维卷积（conv1d）。所谓的一维卷积可以看作是二维卷积（conv2d）的简化，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向上进行滑窗操作，对应位置进行相乘并求和；而一维卷积则是只在width或者说height方向 ...
torch.nn.AdaptiveMaxPool2d
官方给出的例子： target output size of 5x7 m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5,7)) input = torch.randn(1, 64, 8, 9) output = m(input) output.size ...
Pytorch-nn.BatchNorm2d()
Pytorch官方文档： 测试代码： 转自：https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679549 import torchimport torch.nn as nnm = nn.BatchNorm2d(2,affine=True ...