pytorch 中nn.MaxPool1d() 和nn.MaxPool2d()对比 ...
https: blog.csdn.net qq article details . nn.Conv d nn.Conv d 输入信号的形式为 N, Cin, H, W , N表示batch size,Cin 表示channel个数,H,W分别表示特征图的高和宽。 参数说明: stride 步长 :控制cross correlation的步长,可以设为 个int型数或者一个 int, int 型的t ...
2020-08-10 23:05 0 842 推荐指数:
pytorch 中nn.MaxPool1d() 和nn.MaxPool2d()对比 ...
用法: 参数: ...
卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d() 卷积神经网络之Pythorch实现: nn.Conv2d()就是PyTorch中的卷积模块 参数列表 参数 作用 in_channels 输入数据 ...
在进行卷积运算和池化的时候,对于输入图像大小为input_size,给定kernel_size、padding、stride,计算得出output_size为: output_size =1+ (input_size+2*padding-kernel_size ...
现在假设卷积前的特征图宽度为N,卷积后输出的特征图宽度为M,那么它们和上述设置的参数之间的关系是怎样的呢?首先可以确定的是padding之后的矩阵宽度等于N+2 x padding。另一方面,卷积核滑 ...
Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法,相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理,而nn.Conv2d一般用于二维图像。 先看一下接口定义: class torch.nn.Conv2d(in_channels ...
1经常有些类型只用一次,不想添加新类,可以使用Tuple。 例子: 当然可以根据不同个数的参数去进行扩展。 2.可以直接使用Item(n)属性去访问 Tuple<string, string> tuple = new Tuple<string ...