Pytorch_nn.Conv2d

最新推荐文章于 2025-03-22 10:49:04 发布
最新推荐文章于 2025-03-22 10:49:04 发布
阅读量198 收藏
点赞数
分类专栏： Pytorch学习 文章标签： 卷积神经网络 深度学习 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010518385/article/details/104305910
版权
本文详细介绍了PyTorch中Conv2d函数的参数及其作用，包括输入和输出通道数、卷积核大小、步长、填充、膨胀率、组数等，深入解析了这些参数如何影响卷积层的工作原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Conv2d

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, 
    padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')
  • in_channels 输入数据通道数
  • out_channels 输出数据通道数
  • kennel_size 卷积核大小，int或tuple
  • stride 步长
  • padding 每个维度零填充的数量
  • dilation 内核点之间的距离，也称à trous algorithm
  • groups 控制inputs与outputs间的连接
  • groups=1，所有输入都卷积到输出
  • groups=2，并排设置两个conv层，每个层查看一半的输入通道，并生成一半的输出通道，然后将两者连接起来
  • groups=in_channels，每个输入通道都有它自己的filter，size为[out_channels/in_channels]
PyTorch学习之torch.nn.Conv2d函数
qq_46396470的博客
06-30 3465
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。
pytorch之torch.nn.Conv2d()函数详解
热门推荐
夏普通
07-09 21万+
文章目录一、官方文档介绍二、torch.nn.Conv2d()函数详解参数详解参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积）参数groups——分组卷积三、代码实例 一、官方文档介绍 官网 nn.Conv2d：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=
PyTorch中的nn.Conv2d
weixin_43202354的博客
09-21 516
一般来说，二维卷积nn.Conv2d用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积 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) Parameters in_channels (int) – Number of chann
【PyTorch】torch.nn.Conv2d 类：二维卷积层（2D Convolutional Layer）
最新发布
彬彬侠的博客
03-22 2406
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中的nn.Conv2d
喜欢企鹅的博客
02-21 3761
pytorch中Conv2d的介绍及应用示例。
PyTorch 中的nn.Conv2d 类
qq_60245590的博客
01-26 1187
nn.Conv2d是 PyTorch 中的一个类，代表二维卷积层（2D Convolution Layer）。这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。
pytorch之torch.nn.Conv2d()函数
weixin_43955293的博客
07-15 1353
文章目录 一、官方文档介绍二、torch.nn.Conv2d()函数详解参数详解参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积）参数groups——分组卷积 三、代码实例 一、官方文档介绍 官网 nn.Conv2d：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilati.
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）、...
pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解
09-18
在PyTorch 1.0中，`torch.nn.Conv2d`是用于执行二维卷积操作的核心模块。它是深度学习模型，尤其是计算机视觉任务中不可或缺的一部分。本文将深入讲解`nn.Conv2d`的主要功能、参数及其用法。 首先，`nn.Conv2d`的...
pytorch基础 nn.Conv2d
yuweififi的专栏
03-02 588
nn.Conv2d是 PyTorch 中用于实现二维卷积操作的类。它的数学计算原理基于卷积运算，通过对输入特征图（input feature map）和卷积核（kernel）进行滑动窗口计算，生成输出特征图（output feature map）。以下是nn.Conv2d。
Pytorch的nn.Conv2d（）详解
qq_42079689的博客
10-19 21万+
Pytorch的nn.Conv2d（）详解nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数in_channelsout_channelskernel_sizestride = 1padding = 0dilation = 1groups = 1bias = Truepadding_mode = 'zeros' nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数   二维卷积应该是最常用的卷积方式...
Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解
源的博客
03-10 8021
文章目录1.函数语法格式2.参数解释3.具体代码 1.函数语法格式 nn. Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode= 'zeros' ) 这个函数是二维卷积最常用的卷积方式，在pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样，先实例化再使用。 2.参数解释 in_cha
pytorch中 nn.Conv2d的简单用法
田乐蒙的博客
08-28 872
这是因为**虽然两者实现了相同的卷积操作，但由于它们的初始化和权重值的不同，因此输出结果可能不完全一致。**另外，对于卷积操作的结果，输出的张量形状可能会有所不同，但数值内容应该是相似的。如果希望确保两种方式得到的输出结果完全一致，可以尝试使用相同的初始化参数，并确保权重值相同。如果输入大小为：数量N即批处理大小（batch size），输入通道数C_in，输入高度H_in，输入宽度C_in。输出大小为：数量N，输出通道数C_out，输出高度H_out，输出宽度C_out。：卷积层的卷积核大小。
Pytorch的nn.Conv2d（）参数详解
Akita·Wang's Semantic Segmentation
04-12 6万+
nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数   二维卷积应该是最常用的卷积方式了，在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样，先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络，作为nn.Conv2d（）方法的使用简介： class Net(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.conv2d = nn..
【PyTorch】nn.Conv2d函数详解
See_Star的博客
10-27 3万+
【PyTorch】nn.Conv2d函数详解
[PyTorch] nn.Conv2d与F.cond2d的手写实现（nn、nn.functional、Conv、Conv2d、卷积、实现、卷积核个数、stride、im2col、输出通道数、特征图）
Le0v1n 的博客
08-03 2465
nn、nn.functional、Conv、Conv2d、卷积、实现、卷积核个数、stride、im2col、输出通道数、特征图
pytorch深度学习——神经网络卷积层Conv2d
m0_51474171的博客
06-08 215
代码示例： 输出：
pytorch运行nn.Conv2d通道数没变
12-01
在PyTorch中，当使用`nn.Conv2d`进行卷积操作时，输入和输出的通道数是由`in_channels`和`out_channels`参数控制的。如果你发现输出通道数没有改变，可能是因为你没有正确设置这些参数。请确保你已经正确设置了这些参数，并且输入张量的通道数与`in_channels`参数相同。如果你想改变通道数，你可以使用`nn.Conv2d`的`in_channels`和`out_channels`参数，或者使用`nn.ConvTranspose2d`进行转置卷积操作。 以下是一个使用`nn.Conv2d`改变通道数的例子： ```python import torch.nn as nn # 定义一个输入张量 input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 定义一个卷积层，将输入张量的通道数从3改变为64 conv_layer = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 将输入张量传递给卷积层 output_tensor = conv_layer(input_tensor) # 输出张量的形状 print(output_tensor.shape) # 输出：torch.Size([1,64, 224, 224]) ``` 以下是一个使用`nn.ConvTranspose2d`进行转置卷积操作改变通道数的例子： ```python import torch.nn as nn # 定义一个输入张量 input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 定义一个转置卷积层，将输入张量的通道数从3改变为64 conv_layer = nn.ConvTranspose2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 将输入张量传递给转置卷积层 output_tensor = conv_layer(input_tensor) # 输出张量的形状 print(output_tensor.shape) # 输出：torch.Size([1, 64, 224, 224]) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值