【DeepLearning学习】1.Python实现卷积操作

最新推荐文章于 2023-11-09 22:07:27 发布

原创

最新推荐文章于 2023-11-09 22:07:27 发布

· 945 阅读

3 ·

版权

文章标签：

#深度学习

思路：

采用纯for循环加list实现

输入数据[[1，2，3]，[1，2，3]]是2维的，相当h=2，w=3。
拿2维矩阵卷积来举例，具体思路就是先遍历h，再遍历w，卷积的方式选择是VALID，就是不足卷积核大小的数据就舍弃。
这里说一下VALID模式下输出矩阵大小的计算公式，【(H-K_h+1) / s】，这里【】代表向上取整，H代表输入大小，K_h代表卷积核大小，【9.5】等于10.。。。哈哈打不出向上取整的符号。

# 这些库仅做显示使用
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def conv3(data, kernel, s):
    channels = len(data)
    rows = len(data[0])
    cols = len(data[0][0])

    H = len(kernel[0])
    W = len(kernel[0][0])

    res = []
    for cha in range(channels)