pytorch卷积的输入输出以及计算公式
1、nn.Conv2d class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, C_in ...
原文：pytorch转置卷积(反卷积)参数说明，尺寸输入输出的计算
pytorch转置卷积 反卷积 参数说明，尺寸输入输出的计算 函数构造： in channels int 输入信号的通道数 out channels int 卷积产生的通道数 kerner size intortuple 卷积核的大小 stride intortuple,optional 卷积步长 padding intortuple,optional 输入的每一条边补充 的层数 output p ...
2020-03-06 12:40 0 2766 推荐指数：
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