Pytorch conv2d 关于输入输出尺寸的介绍

最新推荐文章于 2025-06-05 14:37:17 发布
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分类专栏： Python 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Docterzzz/article/details/79452217
本文详细解释了卷积神经网络中卷积层输出尺寸的计算公式：输入尺寸w*h，输出尺寸wo*h0，使用滤波器F，填充P，步长S，输出宽度wo计算公式为 (w-F+2*P)/S+1。适用于初学者快速回顾和查阅。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本来不是啥比较难的东西，因为没怎么用，又忘记了，放在这儿，做个备忘！！

input     w*h

output   wo*ho

filter   F

Padding  P

stride    S

wo = (w - F + 2*P)/S +1

torch.nn.Conv2d()輸出張量大小(size)計算
m0_50545782的博客
01-20 676
torch.nn.Conv2d(輸入通道, 輸出通道, 捲積核大小, 步幅, 填充)intput size : ([批次大小, 通道數, 輸入高度, 輸入寬度])輸出張量大小(size)計算公式。
pytorch conv2d参数讲解
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06-08 6387
pytorch conv2d参数讲解 """ Args: in_channels (int): Number of channels in the input image out_channels (int): Number of channels produced by the convolution kernel_size (int or tuple): Size of the convolving kernel stride (int
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游戏boy
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Jupyter Notebook是一款开源的交互式Web工具，支持Python、R等多种语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。其核心优势包括交互式执行代码、混合编辑文本/公式/图表、可视化友好和跨平台使用。安装可通过pip或Anaconda完成，启动后会打开浏览器界面。基础操作涉及单元格类型（代码/Markdown）、快捷键使用和魔法命令。高效使用技巧包括多语言支持、扩展插件安装以及数据可视化展示（Pandas/Plotly）。高级功能涵盖代码调试、格式转换和版本控制，同时提供了解决内核无响应等常见问题的
Keras学习笔记5-Conv2DTranspose与Conv2D输出大小
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深度学习记录
08-11 1万+
卷积神经网络中输入图像尺寸的确定
PyTorch Conv2d 前向传递中发生了什么？
zgw555555的专栏
05-27 442
实例，其中输入通道数为1，输出通道数为16，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1。最后，我们将输入张量传递给卷积层来执行前向传递，并打印输出张量的形状。的实例，并指定其参数（如输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长、填充等）。然后，你可以将输入数据传递给这个卷积层来执行前向传递。的前向传递是一个复杂的过程，它涉及多个步骤和计算，以从输入数据中提取有用的特征。当你对一个输入张量（通常是一个四维的，形状为。在这个示例中，我们首先创建了一个形状为。然后，我们创建了一个。以下是一个简单的示例，说明如何使用。
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09-18
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Pytorch——Conv2d、conv2d
talkAC的博客
12-14 4608
Conv2d、conv2d是pytorch中进行卷积操作的2个类，虽然只是首字母大小写不同，使用起来方法也不一样，一个是类，一个是函数。 1 Conv2d Conv2d是torch.nn中的类 1.1 初始化 CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=N
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init_bin的博客
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1、conv2d nn.Conv2d(in_dim, out_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1) 输入为（h1,w1）,输出为（h2,w2）,h2的计算如下，w2同理： pytorch中如果是3*3的卷积，且步长为1，此时padding设置为1，那么输出特征图大小和输入特征图大小相同。 2、空洞卷积——conv2d nn.Conv2d(in_dim, out_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=2, di
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