ConvTranspose1d和ConvTranspose2d对应的shape计算方法

最新推荐文章于 2024-12-06 11:26:29 发布
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分类专栏： Python 文章标签： 人工智能 深度学习 python
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一、一维转置卷积

1.1关于shape计算

1.2关于ConvTranspose1d接口参数

in_channels (int): 输入特征图通道数
out_channels (int): 卷积输出的通道数
kernel_size (int or tuple): 卷积核大小
stride (int or tuple, optional): 卷积的步长. 默认: 1
padding (int or tuple, optional): ``dilation * (kernel_size - 1) - padding`` 在输入的两侧自动添加相应的零填充. 默认: 0
output_padding (int or tuple, optional): 会在输出形状的一侧额外增加的尺寸大小. 默认: 0
groups (int, optional): 输入通道到输出通道的连接被分成的组数. 默认: 1
bias (bool, optional): 如果是 ``True``, 给输出添加一个可学习的偏置. 默认: ``True``
dilation (int or tuple, optional): 卷积核中元素之间的间距. 默认: 1

二、二维转置卷积

2.1关于shape计算

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