Pytorch卷积和反卷积的计算公式

最新推荐文章于 2023-09-12 17:03:48 发布
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#pytorch #深度学习

本文详细介绍了PyTorch中两种重要的卷积层——Conv2d与ConvTranspose2d的基本用法及其输出尺寸计算公式。Conv2d用于提取特征，而ConvTranspose2d则常用于特征重建或上采样操作。
  1. torch.nn.Conv2d
    class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
   如果输入大小为W * W，那么输出大小: (W − kernel_size + 2*padding )/stride+1

2.torch.nn.ConvTranspose2d
torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True)

如果输入大小为W * W，那么输出大小: （W - 1） *  stride + output_padding - 2 * padding + kernel_size
pytorch的反卷积运算
qq_43790749的博客
10-15 1172
上篇讲了tensorflow 的反卷积操作,本篇对pytorch 的反卷积操作进行讲解: 两者存在着很大的区别 : torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, paddi...
44丨PyTorch应用实战：实现卷积操作
Python、C++、HTML、Java
10-03 1847
卷积操作是指两个函数f和g之间的一种数学运算，它在信号处理、图像处理、机器学习等领域中广泛应用。f∗gn∑m−∞∞fmgn−mf∗gnm−∞∑∞​fmgn−m其中，fff和ggg是离散函数，∗∗表示卷积操作，nnn是离散的变量。卷积操作可以看作是将函数ggg沿着nnn轴翻转，然后平移，每次和函数fff相乘并求和，最后得到一个新的函数。这种操作可以实现信号的滤波、特征提取等功能，是数字信号处理中非常重要的基础操作。
PyTorch中，卷积层、池化层、转置卷积层输出特征图形状计算公式总结
枯木何日可逢春
09-12 2356
PyTorch中，卷积层、池化层、转置卷积层输出特征图形状计算公式总结
Pytorch常用的函数(三)深度学习中常见的卷积操作详细总结
qq_44665283的博客
06-29 3992
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pytorch 卷积计算
你若安好是晴天的博客
05-19 1199
import torch from torch import nn class CNN(nn.Module): def __init__(self, scale_factor, num_channels=1, d=56, s=12, m=4): super(CNN, self).__init__() self.first_part = nn.Sequential( nn.Conv2d(num_channels, d, kernel_size.
pytorch中的卷积和池化计算方式详解
09-18
在PyTorch中，卷积和池化的计算方式主要区别在于： 1. 默认步长（stride）设置：卷积层默认为1，而池化层默认等于`kernel_size`。 2. 输出尺寸的确定：卷积层可以通过`padding`灵活调整输出尺寸，而池化层的输出...
PyTorch中反卷积的用法详解
09-18
首先，我们需要明确，在PyTorch中并没有真正意义上的反卷积操作，而是称为转置卷积（Transposed Convolution），这是一种在数学上实现“反向卷积”效果的方法，常用于在神经网络中增大数据的空间维度，如在生成对抗...
PyTorch卷积与反卷积操作详解及代码实现
本文围绕“PyTorch卷积与反卷积详解[项目代码]”这一主题，深入剖析其背后的数学原理、参数机制、实际应用以及代码实现方式。 首先，从**卷积操作（Conv2d）**的基本概念入手。在PyTorch中，`torch.nn.Conv2d` 是...
卷积和反卷积输出的计算公式
HHzdh的博客
08-23 4151
System.NullReferenceException HResult=0x80004003 Message=未将对象引用设置到对象的实例。 Source=信号采集 StackTrace: 在 信号采集.Form1.Data_2_xls(DataGridView dgv) 在 D:\[优化]信号采集C#-USBHID版本\信号采集C#-USBHID版本\信号采集C#-USBHID版本\信号采集\Form1.cs 中: 第 429 行 System.NullReferenceE...
pytorch中的卷积操作详解
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霹雳吧啦Wz
11-05 4万+
首先说下pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width] 我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是： torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=Tr...
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
【pytorch】反卷积中输出尺寸计算公式
学无止境、积少成多、厚积薄发
04-27 1849
pytorch框架下的反卷积： nn.ConvTranspose2d( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1,
Pytorch卷积和反卷积计算方法
Doraemon_Zzn的博客
08-11 883
torch.nn.Conv2d def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros'): Parameters in_channels (int) – Number of channels in the input i
PyTorch中的反卷积 （Transposed Convolution）
xingye_fan的博客
10-11 1万+
目录PyTorch中的反卷积（Transposed Convolution）Output计算公式反卷积的stride反卷积的dilation反卷积的padding PyTorch中的反卷积（Transposed Convolution） 反卷积是计算机视觉领域中的一种上采样的方法，除了反卷积意外，还可以采用unpooling和bilinear interpolation方法来上采样。反卷积并不是卷积操作的逆过程。通过反卷积，只能恢复原矩阵的大小，但并不能完全恢复原矩阵的相应的数值。 Output计算公式 在
pytorch中反卷积输出公式
Muvy_cup的博客
08-19 435
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39240159 仅个人学习查看，可删。 class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1) 参数的含义如下： in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(i
【PyTorch】卷积层、池化层梯度计算
Esperanto.的博客
08-04 3813
很早之前就该有
（pytorch-深度学习系列）pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解
我亦是行人
08-29 1万+
pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解 要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸 卷积后，池化后尺寸计算公式： (图像尺寸-卷积核尺寸)/步长+1 (图像尺寸-池化窗尺寸)/步长+1 例Conv2d: ` ...
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