转置卷积 反卷积 PyTorch torch.nn.ConvTranspose2d() output_padding

本文详细解释了转置卷积(反卷积)的概念,它是卷积的逆过程,用于增大特征图的大小。讨论了转置卷积的参数如padding、kernel_size、stride及其与卷积的关系。通过实例展示了如何根据output_padding调整输出大小,并在PyTorch中使用ConvTranspose2d()函数。输出_padding的设置可以消除输出大小的不确定性。

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转置卷积、又称反卷积其实是卷积的逆过程。卷积的过程通常会减小特征图的的大小,而转置卷积往往增大特征图的大小,一直以来对转置卷积的过程都不是很理解,最近认真学习了一下,在此分享。

卷积

卷积操作,输入是一个特征图i,参数padding(p), stride(s),kernel_size(k),输出是卷积后得到的特征图o,输出的特征图大小

o=\left \lfloor \frac{i+2p-k}{s} \right \rfloor +1

转置卷积

转置卷积是卷积的逆过程。在做的转置卷积的时候,我们同样会给转置卷积几个参数,如输入特征图i,p,k,s,分别对应padding,kernel_size,stride。

第一如何理解转置卷积是卷积的逆过程?假设卷积的输入为x,输出为y,而转置卷积作为卷积的逆过程,也就是说转置卷积的输入为y,输出为x。即

x \overset{Conv}{\rightarrow}y,y\overset{transConv}{\rightarrow}x

因此,给定转置卷积参数和输出a,我们相当于找到完成这样的过程

a \overset{transConv}{\rightarrow}b,同时b \overset{Conv}{\rightarrow}a

故我们知道卷积的输入大小和输出大小的关系,因此我们可以计算出b的大小:

a=\left \lfloor \frac{b+2p-k}{s} \right \rfloor +1\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\, (1)

假设a=2,s=1,k=1,p=0,此时

torch.nn.ConvTranspose2dPyTorch中的一个函数,用于执行二维转置卷积操作。它具有多个参数,包括输入通道数(in_channels)、输出通道数(out_channels)、卷积核大小(kernel_size)、步长(stride)、填充(padding)、输出填充(output_padding)等等。你可以在官方文档中找到更详细的参数介绍和函数用法。 需要注意的是,torch.nn.ConvTranspose2dtorch.nn.Conv2d默认的权重排布方式是不同的。在进行反卷积操作之前,需要对权重进行重新排布,然后再进行常规的卷积操作。你可以通过一些函数来实现将反卷积操作转换为插值和卷积两步操作的方式。 具体操作流程如下: 1. 进行插值操作(根据需要进行插值,可以选择不进行插值操作) 2. 执行卷积操作(使用转置后的权重进行卷积) 3. 如果需要,可以将反卷积转换为卷积操作,重新排布权重,然后进行常规的卷积操作。 你可以参考上述代码示例来进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [反卷积torch.nn.ConvTranspose2d详解(含转换成卷积运算的代码示例)](https://blog.csdn.net/cc__cc__/article/details/121444692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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