qq_44815135的博客

这里指的反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的完全逆过程，反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核，再进行正向卷积。输入特征图变换：对输入特征图进行变换，包括插值操作和填充操作。插值操作：当步长（stride）大于1时，需要在输入特征图的相邻值之间插入（stride-1）行和列0。这一步是为了在上采样过程中保持特征图的尺寸变化。填充操作：为了得到正确的输出尺寸，还需要在特征图的边缘进行填充。填充的像素数量与卷积核大小、步长和原始填充量有关。卷积运算。

分组卷积（Group Convolution）是一种卷积操作方式，它最早在AlexNet中引入，并在深度学习中被广泛使用，尤其是在高效模型设计（如MobileNet和ResNeXt）中。分组卷积通过将输入特征通道分为若干组，并在每组内单独进行卷积操作，可以减少计算复杂度和参数量，同时有效利用模型的结构特性。分组卷积的工作原理通道分组：输入特征图的通道图为C_in,输出特征图的通道数为C_out,将每组的C_in和C_out分为G组，每组的通道数为C_in/G和C_out/G。组内卷积。

在 PyTorch 中，ceil_mode 参数用于控制最大池化操作中输出张量的形状计算方式。

当stride = 1，dilation=1，卷积公式的输出为H_out = H_in+2p-k+1，要保证H_out = H_in,所以2p = k-1,p = (k-1)/2。假设输入尺寸是 5×5，卷积核大小是 3×3，步幅为 1。我们希望卷积操作后的输出尺寸与输入相同。根据公式推导得，P = (S(H-1)-H+K)/2,当S=2,上述例子为，P = floor[(8-4+3)/2]=3。

index [0,0,0,0] = 1，由于dim = 0,所以输出的张量是input[1，0，0，0] = 1.0000。index [0,0,0,1] = 1，由于dim = 0,所以输出的张量是input[1，0，0，1] = 1.0000。index [0,0,0,2] = 1，由于dim = 0,所以输出的张量是input[1，0，0，2] = 2.0000。index [0,0,0,3] = 0，由于dim = 0,所以输出的张量是input[0，0，0，3]= -1.0009。

【代码】Tensor做为索引。

【代码】Missing key(s) in state_dict，找不到键值对。

【代码】深度可分离卷积优化平均池化。

1的卷积，那么结果的大小为500。

引入非线性：激活函数通过引入非线性将线性操作转化为非线性操作。线性变换的叠加只能得到一个线性变换，而非线性激活函数允许神经网络学习和表示更复杂的模式和特征。非线性激活函数的存在使得神经网络能够逼近任意复杂的函数。增加网络的表达能力：激活函数的非线性特性增加了神经网络的表达能力。它们允许网络学习非线性关系，从而能够处理更加复杂的数据和任务。激活函数的选择对于网络的性能和学习能力非常重要。实现特定的激活模式：不同的激活函数可以实现不同的激活模式。例如，ReLU。

torch.nn.ConstantPad2d() 是 PyTorch 中的一个模块，用于执行二维常数填充操作。常数填充是一种常用的填充方法，它在输入张量的边界周围以给定的常数值进行填充，以扩展输入的尺寸。零填充是一种常用的填充方法，它在输入张量的边界周围以零值填充来扩展输入的尺寸。torch.nn.ReplicationPad2d() 是 PyTorch 中的一个模块，用于执行二维复制填充操作。复制填充是一种常用的填充方法，它在输入张量的边界周围以。反射填充是一种常用的填充方法，它在输入张量的边界周围以。

最大池化是卷积神经网络（CNN）中常用的一种降采样操作，它可以减小输入的空间维度，并保留最显著的特征。例如，对于音频信号的处理或文本数据的卷积操作，可以使用一维最大池化来减小输入的长度。最大池化是卷积神经网络（CNN）中常用的一种降采样操作，它可以减小输入的空间维度，并保留最显著的特征。二维最大池化操作主要应用于处理图像数据。与传统的平均池化操作不同，自适应平均池化允许您指定输出的大小而不是固定的池化窗口大小。与传统的最大池化操作不同，自适应最大池化允许指定输出的大小而不是固定的池化窗口大小。

输出形状为 (batch_size, out_channels, output_height, output_width)，其中 output_height 和 output_width 是输出特征图的高度和宽度，取决于输入图像的大小、卷积核大小、填充和步幅等参数。一维卷积层的输入形状为 (batch_size, in_channels, input_length)，其中 batch_size 是批次大小，input_length 是输入序列的长度。因此，转置卷积层通常用于生成更高分辨率的特征图。

在 PyTorch 中，register_module_forward_hook 是一个方法，用于向模型的模块注册前向传播钩子（forward hook）。在 PyTorch 中，register_module_backward_hook 是一个方法，用于向模型的模块注册反向传播钩子（backward hook）。在 PyTorch 中，register_module_forward_pre_hook 是一个方法，用于向模型的模块注册前向传播预钩子（forward pre-hook）。

torch.nn.ParameterList() 是 PyTorch 中的一个类，用于将多个参数（torch.nn.Parameter）组合成一个参数列表。当我们定义自己的神经网络模型时，通常会继承 torch.nn.Module 类，并重写其中的方法，以定义模型的结构和前向传播逻辑。在神经网络中，我们需要定义可训练的参数，例如模型的权重和偏置。torch.nn.ParameterDict() 是 PyTorch 中的一个类，用于将多个参数（torch.nn.Parameter）组合成一个参数字典。

使用 torch.bitwise_not() 函数对 x 进行位非操作，得到的结果张量 y 的元素将是对应位置上的二进制取反结果。需要注意的是，位与操作将每个元素的二进制表示的对应位进行逻辑与操作，只有当对应位都为 1 时，结果位才为 1，否则为 0。在 PyTorch 中，torch.clamp() 函数用于对张量进行截断操作，将张量中的元素限制在指定范围内。它返回一个新的张量，其中的元素是输入张量中对应元素的向下取整结果。它返回一个新的张量，其中的元素是输入张量中对应元素的向上取整结果。

深拷贝是指创建一个新对象，将被复制对象的所有内容逐个复制到新对象中，包括对象的所有属性和嵌套对象。torch.diag_embed() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定对角线元素填充的张量，或者将一维张量转换为对角矩阵。torch.diag() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定对角线元素填充的张量，或者从一个二维张量中提取对角线元素。torch.diagflat() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定一维张量进行扁平化后的元素填充的张量。

torch.argmax() 是 PyTorch 中的一个函数，用于在指定维度上获取张量中最大值的索引。input：输入张量。dim：可选参数，指定在哪个维度上进行操作。如果未指定，则默认在最后一个维度上进行操作。keepdim：可选参数，指定是否保持输出张量的维度与输入张量相同。默认为 False，表示不保持维度"""# 创建一个张量# 沿着第一个维度获取最大值的索引print(max_indices) # 输出: tensor([1, 1, 1])

它比较两个张量的对应元素，并返回一个新的布尔张量，其中元素为 True 表示对应位置的元素大于或等于，元素为 False 表示对应位置的元素小于。它比较两个张量的对应元素，并返回一个新的布尔张量，其中元素为 True 表示对应位置的元素相等，元素为 False 表示对应位置的元素不相等。它比较两个张量的对应元素，并返回一个新的布尔张量，其中元素为 True 表示对应位置的元素大于，元素为 False 表示对应位置的元素小于或等于。它返回一个新的布尔张量，其中每个元素表示对应位置的元素是否为无穷大。

torch.hstack() 是 PyTorch 中的一个函数，用于沿着水平方向（列维度）堆叠张量来创建一个新的张量。torch.column_stack() 是 PyTorch 中的一个函数，用于按列堆叠张量来创建一个新的张量。torch.masked_select() 是 PyTorch 中的一个函数，用于根据给定的掩码从输入张量中选择元素并返回一个新的张量。torch.index_select() 是 PyTorch 中的一个函数，用于按索引从输入张量中选择元素并返回一个新的张量。

torch.normal() 是 PyTorch 中用于创建具有指定均值和标准差的正态分布随机值的张量的函数。torch.randn() 是 PyTorch 中用于创建具有正态分布（高斯分布）随机值的张量的函数。torch.zeros() 函数是 PyTorch 中用于创建元素全为零的张量的函数。torch.ones() 函数是 PyTorch 中用于创建元素全为一的张量的函数。torch.rand() 是 PyTorch 中用于创建具有随机值的张量的函数。

张量视图（Tensor Views）是 PyTorch 中的一个重要概念。视图是指与原始张量共享相同底层数据的新张量，但具有不同的形状或步幅。通过创建张量视图，我们可以在不复制数据的情况下对张量进行形状变换、切片和其他操作，从而实现快速且内存高效的操作。

在 PyTorch 中，可以使用 torch.mul()、torch.multiply() 或直接使用 * 运算符来执行张量的逐元素相乘操作。

这种保存形式将模型的参数保存为一个字典，其中包含了所有模型的权重和偏置等参数。状态字典保存了模型在训练过程中学到的参数值，而不包含模型的结构。可以使用这个字典来加载模型的参数，并将其应用于相同结构的模型。序列化模型保存了模型的完整信息，可以完全恢复模型的状态，包括模型的结构、权重、偏置以及其他相关参数。这种保存形式非常适用于仅保存和加载模型的参数，而不需要保存和加载模型的结构。这种保存形式适用于需要保存和加载完整模型信息的情况，包括模型的结构和参数。