pytorch 中nn.MaxPool1d() 和nn.MaxPool2d()對比 ...
https: blog.csdn.net qq article details . nn.Conv d nn.Conv d 輸入信號的形式為 N, Cin, H, W , N表示batch size,Cin 表示channel個數,H,W分別表示特征圖的高和寬。 參數說明: stride 步長 :控制cross correlation的步長,可以設為 個int型數或者一個 int, int 型的t ...
2020-08-10 23:05 0 842 推薦指數:
pytorch 中nn.MaxPool1d() 和nn.MaxPool2d()對比 ...
用法: 參數: ...
卷積神經網絡中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d() 卷積神經網絡之Pythorch實現: nn.Conv2d()就是PyTorch中的卷積模塊 參數列表 參數 作用 in_channels 輸入數據 ...
在進行卷積運算和池化的時候,對於輸入圖像大小為input_size,給定kernel_size、padding、stride,計算得出output_size為: output_size =1+ (input_size+2*padding-kernel_size ...
現在假設卷積前的特征圖寬度為N,卷積后輸出的特征圖寬度為M,那么它們和上述設置的參數之間的關系是怎樣的呢?首先可以確定的是padding之后的矩陣寬度等於N+2 x padding。另一方面,卷積核滑 ...
Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二維卷積方法,相對應的還有一維卷積方法nn.Conv1d,常用於文本數據的處理,而nn.Conv2d一般用於二維圖像。 先看一下接口定義: class torch.nn.Conv2d(in_channels ...
1經常有些類型只用一次,不想添加新類,可以使用Tuple。 例子: 當然可以根據不同個數的參數去進行擴展。 2.可以直接使用Item(n)屬性去訪問 Tuple<string, string> tuple = new Tuple<string ...