pytorch方法测试——卷积（三维）

PyTorch实践：三维卷积操作详解

最新推荐文章于 2025-10-14 14:52:54 发布

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#pytorch

本文深入探讨了使用PyTorch进行三维卷积的实现与测试，通过代码示例展示了如何在深度学习模型中应用三维卷积进行数据处理。

测试代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.autograd as autograd

m = nn.Conv3d(2, 1, 3, stride=2)
input = autograd.Variable(torch.randn(1, 2, 3, 5, 6))
output = m(input)

print("输入图片：")
print(input)
print("卷积的权重：")
print(m.weight)
print("卷积的偏重：")
print(m.bias)

print("二维卷积后的输出：")
print(output)
print("输出的尺度：")
print(output.size())

convBlockOne = 0
convBlockOneStride = 0
for i in range(3):