CONV2D

原创 已于 2024-02-28 23:45:13 修改 · 434 阅读 · 4 ·
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于 2024-02-28 22:15:29 首次发布
本文详细解释了PyTorch库中的Conv2d函数，包括其输入通道数(in_channels)、输出通道数(out_channels)、卷积核尺寸(kernel_size)、步长(stride)、填充(padding)、卷积内核间隔(dilation)、分组卷积(groups)以及偏置(bias)的使用。padding_mode选项也做了介绍。

CONV2D

官网:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

  • in_channels - 输入通道数
  • out_channels - 输出通道数
  • kernel_size – 卷子核的大小
  • stride – 步长
  • padding – 指定在输入数据的四个边上添加的填充（padding）数量
  • padding_mode – 'zeros', 'reflect', 'replicate' or 'circular'. Default: 'zeros' padding填充的方式
  • dilation – 用于指定卷积核元素之间的间隔
  • groups – 用于指定卷积操作中的分组卷积
  • bias - 指定是否在卷积操作中添加一个可学习的偏置（bias）

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