原文: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

.Conv d Parameters: in channels int 輸入信號的通道 out channels int 卷積產生的通道 kernel size intortuple 卷積核的尺寸 stride intortuple,optional 卷積步長 padding intortuple,optional 輸入的每一條邊補充 的層數 dilation intortuple,option ...

2020-08-10 09:20 0 5593 推薦指數:

查看詳情

Pytorch.nn.conv2d 過程驗證(單,多通道卷積過程)

來源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32190799 今天在看文檔的時候,發現pytorchconv操作不是很明白,於是有了一下記錄 首先提出兩個問題: 1.輸入圖片是單通道情況下的filters是如何操作的? 即一通道卷積卷積過程 2.輸入圖片 ...

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

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

官方參數說明: group這個參數是用做分組卷積的,但是現在用的比較多的是groups = in_channel,可以參考上面英文文檔的最后一句。當groups = in_channel時,是在做的depth-wise conv的,具體思想可以參考 ...

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

由於計算機視覺的大紅大紫,二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積,之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為14×14">14×1414×14,過濾器大小為5&#x00D ...

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

轉自:https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867,感謝分享 pytorchnn.Conv1d詳解 ...

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

class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int)   :輸入信號的通道。在文本 ...

Fri Apr 23 19:13:00 CST 2021 0 586
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM