理解深度学习代码之Conv2d(kernel_size) 记录

最新推荐文章于 2024-04-13 20:33:56 发布

东城zzm

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文章标签：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Zzmdongcheng/article/details/120442947

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torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

kernel_size: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

kernel_size=(1, 3)[flag]
if flag == False: kernel_size = 3 else: kernel_size = 1

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pytorch中卷积层Conv2d函数

qq_24503095的博客

12-21

1517

pytorch中卷积层Conv2d函数： torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 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,...

python内核大小_关于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数使用介绍

weixin_39829497的博客

12-17

2215

今天在用keras添加卷积层的时候，发现了kernel_size这个参数不知怎么理解，keras中文文档是这样描述的：kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明 1D 卷积窗口的长度。又经过多方查找，大体理解如下：因为是添加一维卷积层Conv1D()，一维卷积一般会处理时序数据，所以，卷积核的宽度为1，而kernel_size就是卷积核的长度了，这样的意思就是这个卷积...

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kernel_size

weixin_30846599的博客

04-19

6442

kernel_size=(1,3)[flag] if flag==True:kernel_size=3 else: kernel_size=1 转载于:https://www.cnblogs.com/573177885qq/p/8882003.html

keras.layers.Conv1D中卷积核参数kernel_size的理解

nebula1008的博客

02-06

3282

我们知道二维卷积中kernel_size就是二维的，对应于感受野的大小，conv1d的kernel_size中只需要填一个数字，而不是二维的数组，是因为一维卷积的kernel_size默认为（kernel_size，你输入数据的列的维度）。举例，输入维度为（xxx，40,7），conv1d(16, 3, input_shape=(40, 7)）其实就相当于二维卷积，只不过卷积核（x,y）的y默认就是输入数据（xxx,x,y）的y。那么输入数据进入卷积层后输出的维度为（xxx，40,16）

对于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数的理解

weixin_43790560的博客

06-11

2万+

今天在用keras添加卷积层的时候，发现了kernel_size这个参数不知怎么理解，keras中文文档是这样描述的： kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明 1D 卷积窗口的长度。又经过多方查找，大体理解如下：因为是添加一维卷积层Conv1D()，一维卷积一般会处理时序数据，所以，卷积核的宽度为1，而kernel_size就是卷积核的长度了，这样的意思就是...

基于Pyrorch深度学习(VGG代码实现)

m0_61571149的博客

05-18

721

基于Pyrorch深度学习(VGG代码实现)

2.Conv2d实现

weixin_42216799的博客

11-29

1220

这是pytorch官方源码in_channels：网络输入的通道数，简单理解为每个输入样本包含多个个FeatureMap。out_channels：网络输出的通道数。即卷积核的个数kernel_size：卷积核的大小，如果该参数是一个整数q，那么卷积核的大小是qXq。至此，一个简单的卷积如图stride：步长。是卷积过程中移动的步长。默认情况下是1。一般卷积核在输入图像上的移动是自左至右，自上至下。如果参数是一个整数那么就默认在水平和垂直方向都是该整数。

PyTorch nn.Conv2d自定义权重实现三通道上分通道滤波

NekoTom的博客

05-31

2458

# PyTorch nn.Conv2d自定义权重实现三通道上分通道滤波最近做的一个项目涉及到传统图像滤波算法与深度学习算法结合的框架，为了实现模型的统一，考虑用PyTorch重写之前用OpenCV实现的一种MSRCR算法的变种，该算法中需要用到一种自定义权重的滤波算子来代替高斯滤波。本文不涉及算法的具体实现，重点在于如何实现自定义权重的nn.Conv2d层。

PyTorch 深度学习实践第10讲

最新发布

YHKKun的博客

04-13

1510

filters。

nn.Conv2d参数详解及输入特征图尺寸的计算

蜗牛在奔跑的博客

05-06

1万+

kernel_size：卷积核的大小，通常为正方形，可以是单个整数表示正方形大小，也可以是一个元组（tuple）表示不同宽度和高度的大小，如 (3, 5) 表示宽度为 3 个像素，高度为 5 个像素的卷积核；需要注意的是，卷积层的参数选择也会影响特征图的大小。比如，在使用大尺寸的卷积核进行卷积时，会使得特征图的尺寸减小，而使用小尺寸的卷积核则会使得特征图的尺寸增加。其中，W 表示输入特征图的宽度，H 表示输入特征图的高度，K 表示卷积核的大小，P 表示 padding 的大小，S 表示卷积核的步幅。

kernel size tuning

sky8336的博客

06-26

501

kernel size ————- 参考：https://elinux.org/Kernel_Size_Tuning_Guide

关于Pytorch中kernel_size的输入值

weixin_42670810的博客

04-15

4879

关于Pytorch中kernel_size的输入值 kernel_size可以输入一个整数值或者一个数组。当输入整数值时，比如x,会被脚本转成(x,x)形式。

2022_07_11_10_51x51的kernelsize暴力美学：SLaK论文解读

jinfagang1211的博客

07-11

561

本文介绍 2022_07_11_10_51x51的kernelsize暴力美学：SLaK论文解读今天有一篇论文很有意思，也就是SLaK，直接把卷积的kernelsize加大到了51x51。你要说之前超越transformer的纯卷积模型ConvNext是把7x7再一次带入了人们的视野，让我们有了一种返璞归真的感觉，那么前段时间旷世的RepLKNet，让人们再一次刷新了认知，直接31x31的卷积也能work的很好，甚至超越了Swin-Transformer等结构。而今天，SLaK再次刷新了我们的认知，好家伙，

详解卷积中常见参数及用法（stride、kernel_size、padding、dilation)

absence521的博客

01-08

4880

最近看自己方向的论文，发现有的时候还是分不清一些参数的用法和含义，比如今天就在stride和dilation之间思考了很久，知识确实是学杂了，为了加深印象决定记录下来。

Conv2d()的参数及用法

hyh14的博客

09-30

2041

-padding_mode(str，可选, 默认值:'zeros'):``'zeros'``, ``'reflect'``, ``'replicate'`` or ``'circular'``.--padding (int, tuple或str，可选，默认：0):填充到'输入'的所有四个边（一圈）。--dilation (int或tuple，可选，默认值：1):内核元素之间的间距，即卷积核的膨胀率。--bias (bool，可选，默认值:true):如果为“True”，则在输出中添加可学习的偏差。

神经网络：CNN中的filter，kernel_size，strides，padding对输出形状的影响

weixin_44116706的博客

06-09

4401

输入数据在经过卷积层后，形状一般会发生改变，而形状的变化往往与以下三个超参数有关。

kernel_size为1的卷积核与全连接层的关系

todoooooo的博客

06-03

7070

看到有文章说kernel_size为1的卷积相当于全连接层的运算，这里简单地使用1维的卷积核证明一下输入的数据用X∈R(d,n)X \in \mathbb{R}^{(d,n)}X∈R(d,n)表示，共有nnn个数据，每个数据是ddd维。全连接层用L∈R(d,d)L \in \mathbb{R}^{(d,d)}L∈R(d,d)表示，一维的卷积用C∈R(d,d)C \in \mathbb{R}^{(d,d)}C∈R(d,d)表示，即卷积的in_channel=d, out_channel=d，CCC的行向量

Conv2D函数中kernel_size作用是什么

04-29

在 Conv2D 函数中，kernel_size 参数指定了卷积核（也称为滤波器）的大小。卷积核是一个小的矩阵，它在输入图像上滑动并执行卷积运算，以产生输出特征图。 kernel_size 参数通常是一个整数或一个元组，它指定了卷积核的高度和宽度。例如，如果 kernel_size = 3，则卷积核将是一个 3x3 的矩阵。如果 kernel_size = (5, 5)，则卷积核将是一个 5x5 的矩阵。在深度学习中，通过调整卷积核的大小，可以控制模型学习的抽象级别。较小的卷积核可以捕捉图像中的细节信息，而较大的卷积核可以更好地捕捉整体特征。但是，使用较大的卷积核会增加模型的参数数量和计算复杂度。因此，在选择 kernel_size 时需要平衡模型的性能和计算资源之间的关系。