torch.nn.Conv2d()函数详解
输入x： [ batch_size, channels, height_1, width_1 ] batch_size 一个batch中样例的个数 ...
原文：关于torch.nn.Conv2d的笔记
先看一下CLASS有哪些参数： 可以对输入的张量进行 D 卷积。 in channels: 输入图片的 channel 数。 out channels: 输出图片的 channel 数。 kernel size: 卷积核的大小。 stride: 滑动的步长。 bias: 若设为 True，则对输出图像每个元素加上一个可以学习的 bias。 dilation: 核间点距。 padding: 控制补 ...
2020-02-24 21:51 0 1366 推荐指数：
相关推荐
pytorch之torch.nn.Conv2d()函数详解
文章目录 一、官方文档介绍 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积） 参数groups——分组卷积 三、代码实例 一、官方文档介绍 ...
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 ...
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 ...
Pytorch学习笔记15----nn.Conv2d与Conv3d参数理解、单通道与多通道卷积理解
1.Conv3d Parameters： in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(int) – 卷积产生的通道 kernel_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸 stride(int or tuple ...
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 ...