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 ...
输入x: batch size, channels, height , width batch size 一个batch中样例的个数 channels 通道数,也就是当前层的深度 height 图片的高 width 图片的宽 Conv d的参数 channels, output, height , width channels 通道数,和上面保持一致,也就是当前层的深度 output 输出的深度 ...
2020-03-02 18:43 1 36967 推荐指数:
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 ...
先看一下CLASS有哪些参数: 可以对输入的张量进行 2D 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 ...
class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) :输入信号的通道。在文本 ...
转自:https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867,感谢分享 pytorch之nn.Conv1d详解 ...
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: ...
Torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True) in_channels:输入维度 out_channels:输出维度 ...
123456789101112lstm=nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)x seq_len ...