pytorch卷積層與池化層輸出的尺寸的計算公式詳解
pytorch卷積層與池化層輸出的尺寸的計算公式詳解 要設計卷積神經網絡的結構，必須匹配層與層之間的輸入與輸出的尺寸，這就需要較好的計算輸出尺寸 先列出公式： 即： 例Conv2d（后面給出實例來講解計算方法）: ` 實例： cove1d：用於文本數據，只對寬度 ...
原文：pytorch卷積的輸入輸出以及計算公式
nn.Conv d class torch.nn.Conv d in channels, out channels, kernel size, stride , padding , dilation , groups , bias True 二維卷積層, 輸入的尺度是 N, C in, H, W ，輸出尺度 N, C out, H out, W out 。 out input padding k ...
2021-03-15 20:38 0 300 推薦指數：
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深度學習中卷積層和pooling層的輸出計算公式(轉)
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