Pytorch——Conv2d、conv2d

最新推荐文章于 2025-05-29 16:38:50 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-29 16:38:50 发布 · 4.6k 阅读

25 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pytorch #深度学习 #机器学习

本文详细介绍了Pytorch中的Conv2d类和conv2d函数，包括它们的初始化参数、输入输出大小，并给出了使用示例。Conv2d是torch.nn中的类，而conv2d是torch.nn.functional中的函数，两者在使用上有所区别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Conv2d、conv2d是pytorch中进行卷积操作的2个类，虽然只是首字母大小写不同，使用起来方法也不一样，一个是类，一个是函数。

1 Conv2d

Conv2d是torch.nn中的类

1.1 初始化

CLASS
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)

参数说明

in_channels (int) – 输入图像通道
out_channels (int) – 输出图像通道，也就是用了多少层卷积核
kernel_size (int or tuple) – 卷积核大小
stride (int or tuple, optional) – 步长. Default: 1

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

NPC_0001

关注关注

4
点赞
踩
25

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

pytorch学习—conv2d

数据改变世界

07-29

2112

1. 卷积层一般完整的CNN整个卷积神经网络，使用的层包括： 1.卷积层（Convolutional layer） 2.池层(Pooling layer) 3.全连接层(fully connected layer) 典型的cnn网络结构是由上述三类层构成：在CNN中，卷积层（CONV）使用过滤器执行卷积操作。因为它扫描输入图像的尺寸。它的超参数包括滤波器大小，可以是2x2、3x3、4x4、5x5（或其它）和步长S。结果输出O称为特征映射或激活映射，具有使用输入层计算的所有特征和..

PyTorch学习之torch.nn.Conv2d函数

qq_46396470的博客

06-30

3556

是 PyTorch 中用于实现二维卷积层的类，这个类可以说是对的进一步封装，使其使用起来更加的傻瓜式。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

pytorch API之Conv2d

浩瀚之水的专栏

09-03

719

此时相当于有并排的两个卷积层，每个卷积层计算输入通道的一半，并且产生的输出是输出通道的一半，随后将这两个输出连接起来。的第一维度表示height的数值，tuple的第二维度表示width的数值。的数据，此时卷积height和width值相同;: 用于控制内核点之间的距离，详细描述在。) - 卷积的偏置系数，大小是（: 表示二维的相关系数计算。) - 卷积的权重，大小是(: 控制相关系数的计算步长。，输出是所有的输入的卷积；

Conv1d、Conv2d和Conv3d

最新发布

weixin_44012667的博客

05-29

540

维度输入数据形状卷积核移动方向典型场景1D(B, C, L)序列方向（长度）文本、时间序列、音频2D高度和宽度图像处理3D深度、高度、宽度视频、三维医学成像。

PyTorch conv2d

weixin_45120088的博客

09-29

236

CONV2D CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: Union[T, Tuple[T, T]], stride: Union[T, Tuple[T, T]] = 1, padding: Union[T, Tuple[T, T]] = 0, dilation: Union[T, Tuple[T, T]] = 1, groups: int = 1, bias: bool = True, padding_mo

【PyTorch】torch.nn.Conv2d 类：二维卷积层（2D Convolutional Layer）

彬彬侠的博客

03-22

3173

torch.nn.Conv2d是PyTorch二维卷积层（2D Convolutional Layer）的实现，主要用于计算机视觉任务（如图像分类、目标检测等），可以提取空间特征并增强模型的表示能力。torch.nn.Conv2d是PyTorch处理图像的核心组件。padding=1保持尺寸，stride=2进行降采样。dilation增大感受野，groups实现分组卷积。适用于CNN、目标检测、语义分割等任务。正确理解Conv2d参数对于优化CNN结构至关重要。

Pytorch学习笔记——Conv2d与Tensorboard的结合使用

weixin_50765519的博客

05-14

396

Conv2d是深度学习框架中用于执行二维卷积操作的函数或类。它接受输入数据(通常是图像)和卷积核作为参数，输出卷积特征图。这些特征图可以进一步用于分类、检测或其他计算机视觉任务。TensorBoard是一个强大的可视化工具，用于展示深度学习模型的各个方面。它可以展示模型的网络结构、参数分布、训练曲线以及图像、音频等媒体数据。通过使用TensorBoard，能够让研究人员和开发者可以更好地理解和调试模型，从而提高模型的性能和效果。

3.pytorch学习：conv2d——2d卷积

wzfafabga的博客

11-04

1282

3.pytorch学习：conv2d——2d卷积

pytorch 的Conv2d的详细解释

qq_41166909的博客

06-28

790

pytorch 的Conv2d的详细解释

pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

09-18

在PyTorch中，`nn.Conv2d()`是用于创建二维卷积层的类，它是深度学习模型构建中常用的基本组件。卷积层通过在输入数据上应用一系列滤波器（或称权重）来提取特征，这些滤波器通常具有一定的尺寸（kernel_size）、...

（pytorch进阶之路三）conv2d

qq_19841133的博客

07-05

1218

但还是大致说一下，in_channel = 2，out_channel = 3，所以kernel的数量是6，输出的每个通道由输入的每个通道与各自的kernel进行卷积操作，每个输出通道再将卷积操作的矩阵再加起来，最后将所有输出通道的矩阵拼接。步长为1的情况下，输出大小 = 输入大小 - 核的大小 + 2*padding大小 + 1 所以我们要让输出和输入大小一致，根据公式可以计算出padding大小padding=‘same’ 自动计算大小比较简单，直接略过说明了原......

[Pytorch]卷积运算conv2d

weixin_45863060的博客

08-01

5171

[top]

Pytorch——conv2d参数使用

热门推荐

lzc842650834的博客

05-16

4万+

记录下常用参数使用，方便查阅 conv2d的官方文档点击这里首先是原函数的参数： torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') 输入输出的格式： input(N,C-in,H-...

Conv重要参数介绍

Rainbow

09-21

6793

文章目录资料：函数参数stride：步长zero-padding：图像四周填0dilation：控制 kernel 点之间的空间距离groups：分组卷积channel: 每个卷积层中卷积核的数量资料： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34107425/article/details/104117670 函数 Conv1d：常用于文本数据的处理 Conv2d：一般用于二维图像参数 stride：步长 zero-padding：图像四周填0 dilation：控制 kernel 点之

pytorch——conv2d函数使用

xinxin的博客

08-02

8650

我们设置padding参数为1，则会在原输入图像周围拓展一行一列，且填充数据默认为0，如下图所示。0000000012031000123100121000052311002101100000000卷积核不变，按照前述规则，先匹配，再计算，最后得到结果。下图为第一次匹配结果。卷积之后的结果为：来看看代码运行结果。

pytorch的Conv2d参数详解

macan的博客

01-17

3053

pytorch的Conv2d参数详解 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：输入维度，即你上一层特征图或者原始图片（3）的通道数 out_channels：你希望这一层输出多少层的特征图，或者说你希望有多少个

【深度学习pytorch-52】conv2d

m0_69378371的博客

02-18

975

Conv2d是 PyTorch 中实现二维卷积操作的类，通常用于处理图像数据。它属于卷积神经网络（CNN）的一部分，用于在输入图像上应用卷积操作，从而提取图像的局部特征。

Conv2d()方法和conv2d()方法区别及参数详解

qq_46096300的博客

05-15

1494

PyTorch库中用于定义卷积层的方法，它接受多个参数来配置卷积层的行为。

pytorch中Conv1d、Conv2d与Conv3d详解

十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎

12-01

3万+

CNN是深度学习的重中之重，而conv1D，conv2D，和conv3D又是CNN的核心，所以理解conv的工作原理就变得尤为重要。

pytorch卷积conv2d

04-01

### PyTorch 中 `nn.Conv2d` 的用法与参数详解 #### 参数说明以下是 `nn.Conv2d` 的主要参数及其作用： - **in_channels**: 输入张量的通道数。对于 RGB 图像，该值通常为 3。 - **out_channels**: 输出张量的通道数，也表示卷积核的数量。 - **kernel_size**: 卷积核的尺寸，可以是一个整数或者元组 (height, width) 表示高度和宽度。 - **stride**: 卷积操作的步幅，默认为 1。 - **padding**: 边界填充的大小，默认为 0。 - **dilation**: 控制卷积核之间的间距，用于实现空洞卷积，默认为 1[^1]。 - **groups**: 将输入分成若干组进行分组卷积。如果设置为 input channel 数，则称为深度可分离卷积。 - **bias**: 是否在输出中加上偏置项，默认为 True。 #### 示例代码下面提供了一个完整的例子来展示如何定义并应用二维卷积层： ```python import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的卷积网络 class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() # 假设输入图像有6个通道，输出也是6个通道， # 使用1x1的卷积核，不加边框填充(padding=0)，无偏置(bias=False) self.conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=1, bias=False) def forward(self, x): return self.conv(x) # 创建模型实例 model = SimpleCNN() # 构造输入数据 shape=[batch_size, channels, height, width] input_tensor = torch.randn(1, 6, 1, 1) # 执行前向传播 output_tensor = model(input_tensor) print(f'Input size: {input_tensor.shape}') print(f'Output size: {output_tensor.shape}') # 查看权重形状 print(f'Weight size: {model.conv.weight.data.size()}') ``` 上述代码展示了如何创建一个具有单一层卷积的操作，并打印了输入、输出以及权重矩阵的维度信息。 #### 关于分组卷积当 `groups=1` 时，所有的输入通道共同贡献到每一个输出通道上。而当 `groups>1` 时，会将输入划分为多个子集分别处理后再拼接起来形成最终结果。例如，在给定条件下 (`groups=3`) ，每组仅利用部分输入通道生成对应数量的特征图。 #### 总结通过调整这些超参，开发者可以根据具体需求灵活设计适合不同场景下的神经网络结构。