原文: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

.Conv d Parameters: in channels int 输入信号的通道 out channels int 卷积产生的通道 kernel size intortuple 卷积核的尺寸 stride intortuple,optional 卷积步长 padding intortuple,optional 输入的每一条边补充 的层数 dilation intortuple,option ...

2020-08-10 09:20 0 5593 推荐指数:

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Pytorch.nn.conv2d 过程验证(单,多通道卷积过程)

来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32190799 今天在看文档的时候,发现pytorchconv操作不是很明白,于是有了一下记录 首先提出两个问题: 1.输入图片是单通道情况下的filters是如何操作的? 即一通道卷积卷积过程 2.输入图片 ...

Fri Apr 01 06:49:00 CST 2022 0 642
nn.Conv1dnn.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 ...

Fri Aug 13 08:10:00 CST 2021 0 98
pyotrch--nn.Conv2d中groups参数理解

官方参数说明: group这个参数是用做分组卷积的,但是现在用的比较多的是groups = in_channel,可以参考上面英文文档的最后一句。当groups = in_channel时,是在做的depth-wise conv的,具体思想可以参考 ...

Sat Mar 21 00:14:00 CST 2020 0 1522
Conv1DConv2DConv3D

由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为14×14">14×1414×14,过滤器大小为5&#x00D ...

Fri Apr 26 05:16:00 CST 2019 0 14439
pytorchnn.Conv1d详解

转自:https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867,感谢分享 pytorchnn.Conv1d详解 ...

Sun May 12 04:38:00 CST 2019 0 2339
pytorchnn.Conv1d详解

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 ...

Fri Apr 23 19:13:00 CST 2021 0 586
 
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