先看Pytorch中的卷積 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True ...

理解 我的理解就是將原來的tensor在進行維度的更改（根據參數的輸入進行更改）后再進行輸出，其實就是更換了tensor的一種查看方式 例子 輸出結果為 同樣的： ...

相當於numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一樣。 我的理解是： 把原先tensor中的數據按照行優先的順序排成一個一維的數據（這里應該是因為要求地址是連續存儲的），然后按照參數組合成其他維度的tensor。比如說是不管你原先的數據是[[[1,2,3],[4,5,6 ...

pytorch轉置卷積(反卷積)參數說明，尺寸輸入輸出的計算 函數構造： in_channels(int) – 輸入信號的通道數 out_channels(int) – 卷積產生的通道數 kerner_size(int or tuple) - 卷積核的大小 ...

PyTorch中scatter和gather的用法 閑扯 許久沒有更新博客了，2019年總體上看是荒廢的，沒有做出什么東西，明年春天就要開始准備實習了，雖然不找算法崗的工作，但是還是准備在2019年的最后一個半月認真整理一下自己學習的機器學習和深度學習的知識。 scatter的用法 ...

卷積的模塊在PyTorch中分為一維、二維和三維。在函數名上的體現是1d、2d、3d。 一維卷積層，輸入的尺度是(N, C_in,L_in)，輸出尺度（N,C_out,L_out）。一維卷積一般用於文本數據，只對寬度進行卷積，對高度不卷積。 二維卷積層, 輸入 ...

https://www.jianshu.com/p/20ba3d8f283c ...

公式來自官方文檔，戳->（Conv3d — PyTorch master documentation） 本文僅作記錄，順便練習Latex語法 2D \(H_{out}=\frac{H_{in}+2\times padding[0]-dilation[0]\times(kernel ...