pytorch conv2d函数参数group的作用

最新推荐文章于 2023-03-20 20:39:12 发布
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分类专栏： pytorch
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这篇博客详细介绍了信息技术领域的某个主题，通过链接提供的文章，读者可以深入理解相关概念和技术细节，包括关键的实现方法和应用案例。

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pytorch的conv2d函数groups分组卷积使用及理解
HappinessSourceL的博客
05-19 1万+
重点在于groups参数的理解 1、groups参数是如何影响卷积计算的 conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=3) conv.weight.data.size() 输出： torch.Size([6, 2, 1, 1]) （此时转置参数Transposed默认为False，源码如下) 当group=1时，该卷积层需要6*6*1*1=36个参数，即需要6个6*1*1的卷积核 计算时就是
pytorch conv2d参数讲解
Dream_xd的博客
06-08 6386
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
Pytorch Conv2d 中的group测试
qq_39243015的博客
11-14 476
Pytorch Conv2d 中的group测试欢迎使用Markdown编辑器第二个卷积总结 欢迎使用Markdown编辑器 测试Pytorch Conv2d 中的group参数实际影响： 首先定义一个我们能验算的333的数组 import torch import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).reshape(3, 3) array2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1]).re
【Pytorch】一文搞懂nn.Conv2d的groups参数的作用
syh的技术记录
11-11 6172
简单来说就是将输入和输出的通道（channel）进行分组，每一组单独进行卷积操作，然后再把结果拼接（concat）起来。
关于pytorch中nn.conv中的参数group
u010216120的博客
10-30 1万+
关于pytorch中nn.conv中的参数 之前一直是用的tensor flow +keras，最近刚转为pytorch，发现torch中的卷积参数和tensorflow中的有点不同，特来记录下，以下是官网中的解释： 和tensorflow不同，in_channels和out_channels分别是输入和输出的通道数，stride步长以及padding填充和keras是一样的，groups 这个...
conv2d.中 groups 参数
chumingqian的博客
03-20 1128
使用groups前后，并不改变卷积核的个数，改变的是每个卷积核中通道数；即普通的卷积核中，　每个卷积核中通道数　= 输入特征的通道数；使用groups, 　每个卷积核中通道数变成 = 　输入的通道数/ groups;卷积核的个数保持原来不变。
pytorch之torch.nn.Conv2d()函数详解
热门推荐
夏普通
07-09 21万+
文章目录一、官方文档介绍二、torch.nn.Conv2d()函数详解参数详解参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积）参数groups——分组卷积三、代码实例 一、官方文档介绍 官网 nn.Conv2d：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=
Pytorch Conv2d()参数解释
iblctw的专栏
07-02 1693
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, C_in,H,W)，输出尺度（N,C_out,H_out,W_out）的计算方式： $$out(N_i, C_{out_j})=bias(C_{out_j})+\sum^{C_{in}-1}{k=0}weight(C{out_j},k)\bi
关于Pytorch中的nn.Conv2d的group参数的理解
橙的博客
05-18 2199
小白能看的懂的关于nn.Conv2d中的关于group参数的解读。
【pytorch】conv2d_group参数
YJYS_ZHX的博客
03-03 314
Pytorch - Conv2d 卷积
在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)
09-18
今天小编就为大家分享一篇在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Conv2d中的groups参数（分组卷积）怎么理解？ 【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】
Drug discovery
01-11 1万+
关于Conv2d的用法先看以下链接：Conv2d_马鹏森的博客-优快云博客 注意：首先需要知道的是groups的值必须能整除in_channels和out_channels 前置知识：卷积参数量的计算公式是：（输入通道数 * 输出通道数 * k^2 ）/ groups 了解分组卷积对输入通道数的影响： 1.当设置group=1时： conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, groups=1) conv.wei.
PyTorch基础——torch.nn.Conv2d中groups参数
gy笨瓜的博客
10-20 2618
torch.nn.Conv2d：对输入的二维图像进行卷积运算 # 函数声明： torch.nn.Conv2d( in_channels = in_channels, out_channels = out_channels, kernel_size = kernel_size, stride = 1, padding =
移动端/嵌入式-CV模型-2017：MobelNets-v1【利用“深度可分离卷积”来减少参数量】【分解卷积层：①各通道分别用3×3的核进行卷积；②各通道用1×1×C的核融合】【α、β调整模型大小】
u013250861的博客
08-08 1097
假设某一网络卷积层，其卷积核大小为3×3，输入通道为16，输出通道为32；常规卷积操作是将32个3×3×16的卷积核作用于16通道的输入图像，则根据卷积层参数量计算公式，卷积计算+卷积参数量+卷积计量量得到所需参数为32*(3316+1)= 4640个。若先用16个、大小为3×3的卷积核(331)作用于16个通道的输入图像，得到了16个特征图，在做融合操作之前，接着用32个大小为1×1的卷积核(1116)遍历上述得到的16个特征图，根据卷积层参数计算公式，所需参数为(331116。.............
关于pytorch的conv函数中group的理解
u014421489的博客
12-03 700
pytorh group参数
Pytorch-nn.Conv2d中groups参数的理解
每天都要进步哦~
04-02 3205
Pytorch-nn.Conv2d中groups参数的理解 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) group参数的作用是控制分组卷积。 直接通过实际的例子加以说明。 import torch import ...
Conv2d中的group参数：分组卷积是什么？
weixin_43572595的博客
12-03 5165
直观理解 用一幅图就可以很直观的理解了： 如上图，左边是常规卷积，假设input_features[1, 12, Hi, Wi]， output_features[1, 6, Ho, Wo]，此时需要的kernel[12, 6, K, K]， 卷积核的总参数量为126KK；右边为分组卷积，分组即将input_features进行分组，假设这里将input_features分为三组，每组有四个维度，那么每一组的input_features[1, 4, Hi, Wi], 输出的output_features[
pytorch卷积操作nn.Conv中的groups参数用法解释
胖胖大海的博客
11-13 1万+
最近在项目中使用到了MobileNet分类网络，MobileNet网络中使用到了深度可分离卷积操作，深度可分离卷积将传统卷积操作分成两步来处理。假设输入的特征图feature_map大小为[H, W, C]，深度可分离卷积第一步使用C组NxNx1的卷积核对每个输入通道in_channel进行卷积，卷积输出结果特征图feature_map大小为[H, W, C]，然后使用M和1x1xC的卷积核进行卷积操作，输出的特征图大小为[H, W, M]。深度可分离卷积的目的是减少卷积操作的参数量和计算量，从而提升运算速
nn.conv2d group参数
最新发布
01-21
### PyTorch `nn.Conv2d` 中 `groups` 参数的作用 在PyTorch中的`torch.nn.Conv2d()`函数里，`groups`参数用于指定输入通道被分成多少个组来进行卷积操作[^1]。当设置`groups=1`时，默认情况下所有的输入通道共同参与计算每一个输出通道；而如果设定了大于1的值，则会将输入按照设定的数量分割成若干子集分别独立处理。 对于分组数等于输入通道数目(`in_channels`)的情况称为深度可分离卷积(depthwise separable convolution)，此时每个输入通道仅与对应的一个滤波器相乘求和得到单个特征映射[^2]。 具体来说，在标准二维空间上的离散卷积过程中引入了`groups`选项可以实现更灵活的设计模式： - 当`groups=1`时，执行常规全连接跨所有输入平面的标准卷积； - 如果`groups>1`且小于`in_channels`，则形成部分连通结构，即所谓的“混合群”(mixed group)方式； - 特别的，当`groups=in_channels`时，就构成了逐点（depth-wise）卷积形式，意味着每一条输入路径都单独通过各自的权重矩阵转换[^3]。 #### 实际应用案例展示 下面给出一段简单的Python代码来直观理解如何利用这个特性构建不同类型的层并查看其参数量变化情况: ```python import torch.nn as nn def create_conv_layer(in_ch, out_ch, kernel_size, groups): conv = nn.Conv2d( in_channels=in_ch, out_channels=out_ch, kernel_size=kernel_size, stride=1, padding=(kernel_size - 1)//2, dilation=1, groups=groups, bias=True ) return conv # 创建具有不同'groups'配置的卷积层实例 conv_default = create_conv_layer(64, 128, 3, 1) # 默认情形下的卷积层 conv_grouped = create_conv_layer(64, 128, 3, 8) # 设置为8个小组的卷积层 conv_depthwise = create_conv_layer(64, 64, 3, 64) # 深度可分离卷积的例子 print(f"Default Conv Layer Parameters Count: {sum(p.numel() for p in conv_default.parameters())}") print(f"Grouped Conv Layer Parameters Count (Groups=8): {sum(p.numel() for p in conv_grouped.parameters())}") print(f"Depthwise Separable Conv Layer Parameters Count: {sum(p.numel() for p in conv_depthwise.parameters())}") ``` 这段脚本定义了一个辅助函数用来快速创建带有特定超参组合的卷积模块，并展示了三种不同的场景下模型复杂度的变化趋势。
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