torch.nn.Conv2d()函數詳解
輸入x： [ batch_size, channels, height_1, width_1 ] batch_size 一個batch中樣例的個數 ...
原文：關於torch.nn.Conv2d的筆記
先看一下CLASS有哪些參數： 可以對輸入的張量進行 D 卷積。 in channels: 輸入圖片的 channel 數。 out channels: 輸出圖片的 channel 數。 kernel size: 卷積核的大小。 stride: 滑動的步長。 bias: 若設為 True，則對輸出圖像每個元素加上一個可以學習的 bias。 dilation: 核間點距。 padding: 控制補 ...
2020-02-24 21:51 0 1366 推薦指數：
相關推薦
pytorch之torch.nn.Conv2d()函數詳解
文章目錄 一、官方文檔介紹 二、torch.nn.Conv2d()函數詳解 參數詳解 參數dilation——擴張卷積（也叫空洞卷積） 參數groups——分組卷積 三、代碼實例 一、官方文檔介紹 ...
nn.Conv3d
用法： Shape: 計算公式： 參數： bigotimes: 表示二維的相關系數計算 stride: 控制相關系數的計算步長 dilation: ...
nn.Conv1d和nn.Conv2d理解
參考鏈接： https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867 https://www.cnblogs.com/lovephysics/p/7220111.html 這里只做理解，不放官方文檔。 1.nn.Conv1d ...
tf.nn.conv1d
一、conv1d 在NLP領域，甚至圖像處理的時候，我們可能會用到一維卷積（conv1d）。所謂的一維卷積可以看作是二維卷積（conv2d）的簡化，二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向上進行滑窗操作，對應位置進行相乘並求和；而一維卷積則是只在width或者說height方向 ...
Pytorch學習筆記15----nn.Conv2d與Conv3d參數理解、單通道與多通道卷積理解
1.Conv3d Parameters： in_channels(int) – 輸入信號的通道 out_channels(int) – 卷積產生的通道 kernel_size(int or tuple) - 卷積核的尺寸 stride(int or tuple ...
torch.nn.AdaptiveMaxPool2d
官方給出的例子： target output size of 5x7 m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5,7)) input = torch.randn(1, 64, 8, 9) output = m(input) output.size ...