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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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。

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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。
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12-21 1277
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游戏boy
02-19 1万+
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JupyterNotebook全能指南：从入门到精通
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06-05 858
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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Conv2D输出计算 对于Conv2D（此处不再考虑卷积核数，即参数filters，因为设为多少，输出就是多少）， 输入图片矩阵为：WxW 卷积核大小，kernel_size：FxF 步长strides：S 边界扩充padding的值：P 则，输出大小N： N=(W−F+2P)/S+1 Conv2DTranspose输出计算 如上，...
pytorch中根据神经网络结构确定输入图片尺寸（根据图片尺寸修改神经网络结构）
深度学习记录
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卷积神经网络中输入图像尺寸的确定
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pytorch导出onnx简单易懂（固定输入尺寸以及动态输入尺寸）
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onnx转pytorch
conv2d的输入_pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解
weixin_39647787的博客
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Conv2d的简单使用torch 包 nn 中 Conv2d 的用法与 tensorflow 中类似，但不完全一样。在 torch 中，Conv2d 有几个基本的参数，分别是in_channels 输入图像的深度out_channels 输出图像的深度kernel_size 卷积核大小，正方形卷积只为单个数字stride 卷积步长，默认为1padding 卷积是否造成尺寸丢失，1为不丢失与tens...
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starlet_kiss的博客
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pytorch查看网络模型参数
conv2d 公式_速查：卷积核尺寸计算公式
weixin_35545345的博客
12-27 1637
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在PyTorch中，了解和检查模型的输入输出尺寸以及模型内部各层的尺寸对于调试和优化模型极其重要。这可以帮助你确保数据在模型中正确流动，并及时发现尺寸不匹配等问题。
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weixin_44414948的博客
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之前说过一个c++上调用pytorch现在又反过来了~~ 其实还是仅用c代码哈 生产环境还是用这个C++推理框架ncnn为例，介绍一下部署的大致流程PyTorch模型 --> ONNX格式 --> C++推理框架其它C++推理框架的思路类似，唯一的学习成本是推理框架本身的API。简单来说，可以把ONNX当做一个中间格式。绝大多数的机器学习/深度学习框架都可以将自身的模型转换成ONNX，同样也能把ONNX转换成自身框架的格式，如下图所示。图1 不同框架的模型利用ONNX进行相互转换 ONNX官网地址：http
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qq_53015609的博客
09-29 4749
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pytorch下输入输出图像尺寸计算
shY Pa
07-14 7970
1、https://blog.youkuaiyun.com/qq_21997625/article/details/87252780 https://blog.youkuaiyun.com/u012932178/article/details/80731735 https://blog.youkuaiyun.com/g11d111/article/details/82665265 https://blog.youkuaiyun.com/g...
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