【深度学习-pytorch】nn.Conv2d

于 2025-11-06 11:18:33 发布
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nn.Conv2d 是 PyTorch 中用于实现二维卷积操作的层，它主要用于处理图像数据（例如：处理RGB图像的通道维度）。

基本概念

卷积操作在深度学习中用于提取输入数据（如图像）的特征。通过滑动窗口对图像进行处理，卷积核（或称滤波器）会在图像上逐步移动，并与图像局部区域进行运算，从而生成特征图。

nn.Conv2d 的构造函数

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0
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stride=1,padding=0,groups=1,bias=True)函数作用：定义一个卷积核，方便后面进行二维卷积操作参数数据类型int输入图像通道数int卷积产生的通道数卷积核尺寸，可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。例如(2,3)是高2宽3卷积核stride卷积步长，默认为1。可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。padding填充操作，控制padding_mode的数目。简言之，就是决定图像边沿填充的方式。
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