[tensorflow源码分析] Conv2d卷积运算 （前向计算，反向梯度计算）

最新推荐文章于 2024-09-17 00:01:26 发布
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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
Conv2d的正向传播与反向传播
qq_23150675的博客
03-10 1127
从Conv2D的正向传播说起为了快速计算conv2d，需要将conv2d整理成两个矩阵相乘的形式，例如WX，或者其转置形式。这里以XW为例，X的每一列表示一张feature map的所有方格，也就是将一个feature map的某一个3X3或者5X5区域先展平（flatten）成行向量，再将所有的小区域的行向量纵向拼接起来组成一个大的矩阵，矩阵的维度是(（map_s-filter_size+pad...
Conv2d反向传播梯度的计算过程
随风秀舞（diyoosjtu）
05-05 1678
我们用一个例子来说明： 令 x∗w=yx*w=yx∗w=y 并且 x=[x11x12x13x21x22x23x31x32x33],w=[w11w12w21w22],y=[y11y12y21y22]x=\begin{bmatrix} x_{11} & x_{12} & x_{13}\\ x_{21} & x_{22} & x_{23}\...
tensorflow.nn.conv2d等效的py代码
pialone的博客
12-08 232
为更好理解tensorflow.nn.conv2d，就用python写等效的计算代码
torch.nn.Conv2d源代码解析
XU_MAN_的博客
01-19 3816
1，isinstance(padding, str)什么意思？ 2，super(Conv2d, self).__init__什么意思？ 第一步： super函数用于多层继承(multilevel inheritance)的情况，简单来说，就是之继承最近的那个父类。 class A: def __init__(self): print('Initializing: class A') def sub_method(self, b): print(
Pytorch二维卷积 conv2d 使用/源码/手写实现conv2d/手写向量内积实现conv2d/转置卷积实现——学习笔记
just
02-27 8689
Pytorch二维卷积 conv2d 使用/源码/手写实现conv2d/手写向量内积实现conv2d/转置卷积实现
F.conv2d实现代码
sherryhwang的博客
10-10 1088
深度学习常用函数模板
Tensorflow 卷积的梯度反向传播过程
12-20
TensorFlow 是一个强大的开源库，它提供了计算卷积梯度的函数，如 `tf.nn.conv2d_backprop_input` 和 `tf.nn.conv2d_backprop_filter`。 1. **Valid卷积的梯度反向传播** 在valid卷积中，卷积核只对输入张量的...
Conv2D 卷积层 卷积核的优化
weixin_46964867的博客
12-29 2352
Conv2D 卷积层 卷积核的优化 卷积核卷积层的工作原理 ​ 卷积核通过与原图像进行二维互相关运算得到原图像中最有可能包含待检测目标的区域 二维互相运算：y[i,j]=(X[i:i+h,j:j+w]∗K).sum()其中X为原图像的矩阵K为核矩阵h和w是核矩阵的大小 二维互相运算：\\ y[i,j]=(X[i:i+h,j:j+w]*K).sum()\\ 其中X为原图像的矩阵\\ K为核矩阵\\ h和w是核矩阵的大小\\ 二维互相运算：y[i,j]=(X[i:i+h,j:j+w]∗K).sum()其中X为原
简单易懂的利用F.conv2d函数进行卷积的前向传播和反向传播
laizi_laizi的博客
11-26 1万+
其实你去看pytorch中的nn.Conv2d的源码的时候，你会发现它还是调用的nn.functional.conv2d，如下图所示： 显然这在前向传播中我们已经用的非常多了，有时候在跟踪里面会计算template和search的互相关，也是利用F.conv2d函数实现的，本篇文章用生动易懂的方式讲解一下F.conv2d前向传播和反向传播的过程。 前向传播(forward propagation) 官方的参数列表是这样的： torch.nn.functional.conv2d(input, weight
tf.nn.conv2d()
qiqiaiairen的博客
10-28 624
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 根据4维的input和filter张量计算2维卷积 input张量[batch, in_height, in_width, in_channels] filter/kernel 张量[filter_
TensorFlow 从入门到精通（八）：TensorFlow tf.nn.conv2d 一路追查
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卜居
06-08 3万+
读者可能还记得本系列博客（二）和（六）中 tf.nn 模块，其中最关心的是 conv2d 这个函数。 首先将博客（二） MNIST 例程中 convolutional.py 关键源码列出： def model(data, train=False): """The Model definition.""" # 2D convolution, with 'SAME' p
手撕代码系列：Conv2D
qq_55794606的博客
09-17 659
在实际的神经网络中，每个卷积核都会对应一个偏置值。这意味着如果网络有多个卷积核，每个卷积核的输出都可以加上对应的偏置。
[TensorFlow 学习笔记-04]卷积函数之tf.nn.conv2d
CVer
05-28 9136
[版权说明] TensorFlow 学习笔记参考： 李嘉璇 著 TensorFlow技术解析与实战 黄文坚唐源 著 TensorFlow实战郑泽宇 顾思宇 著 TensorFlow实战Google深度学习框架 乐毅 王斌 著 深度学习-Caffe之经典模型详解与实战 TensorFlow中文社区http://www.tensorfly.cn/ 极客学院 著 TensorFlow官方文档...
用numpy库手写算子二 : Conv2d_backward
free1993的博客
09-21 1164
用numpy库手写算子一: Conv2d_backward 前言 我们经常可以调用pytorch,tensorflow库等来实现我们的神经网络，但是有的时候需要开发自己的框架，这个时候就得了解每一个算子的计算规则，了解这些计算规则也有助于我们了解他们的计算特性，然后就可以在底层优化上面有一定的针对性。 Conv2d_backward 一个算子的求导，包括两个方面：对Filter求导，这部分的求导作为之后更新梯度的梯度；对Input求导，也就是对每层的Featurre_map进行求导，作为链式求导中的一环向前
NNDL 实验五 前馈神经网络（2）自动梯度计算 & 优化问题
vvhvj的博客
10-07 472
在训练过程中，如果参数在一次不恰当的更新后，某个ReLU神经元在所有训练数据上都不能被激活（即输出为0），那么这个神经元自身参数的梯度永远都会是0，在以后的训练过程中永远都不能被激活。继承了paddle.nn.Layer类的算子中，可以在内部直接调用其它继承paddle.nn.Layer类的算子，飞桨框架会自动识别算子中内嵌的paddle.nn.Layer类算子，并自动计算它们的梯度，并在优化时更新它们的参数。当网络层数很深时，梯度就会不停衰减，甚至消失，使得整个网络很难训练，这就是所谓的梯度消失问题。
神经网络中卷积层前向传播forward和反向传播backward计算梯度python实现
qq_38469553的博客
06-04 3581
1.理论推导 参考博客如下，写得很好。 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html https://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html 关键点就在于，反向传播的过程中，得到了top的梯度后，如何反向来传。个人的理解是首先得求出top一层的误差在bottom一层关于变量的梯度DX，然后再求出bottom层...
【TensorFlow】理解tf.nn.conv2d方法 ( 附代码详解注释 )
Thomas会写字
02-11 704
最近在研究学习TensorFlow，在做识别手写数字的demo时，遇到了tf.nn.conv2d这个方法，查阅了官网的API 发现讲得比较简略，还是没理解。google了一下，参考了网上一些朋友写得博客，结合自己的理解，差不多整明白了。 方法定义 tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 参数： input : 输入的要做卷积的图片，要求为一个张量
Tensorflow 代码解析（三）
zdy0_2004的专栏
03-08 7783
http://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ 深度学习大讲堂是由中科视拓运营的高质量原创内容平台，邀请学术界、工业界一线专家撰稿，致力于推送人工智能与深度学习最新技术、产品和活动信息！ 4.  TF – Kernels模块 TF中包含大量Op算子，这些算子组成Graph的节点集合。这些算子对Tensor实现相应的运算操作。图
conv2d的计算实际是module的参数进行数学运算吗
最新发布
04-03
<think>好的，我现在需要帮助用户理解Conv2D的计算原理以及它在实现中是否涉及模块参数的数学运算。首先，我得先回忆一下Conv2D的基本概念。Conv2D是二维卷积层，常用于处理图像数据，通过卷积核在输入数据上进行滑动计算，提取特征。 用户的问题是关于模块参数是否参与数学运算。这里的模块参数应该指的是卷积层的权重，也就是那些可训练的参数。根据之前的引用资料，比如引用[2]和[3]，Conv2d层的参数包括卷积核的权重和可能的偏置项。那么这些参数在卷积运算中具体是如何被使用的呢？ 接下来，我得详细解释卷积的数学过程。假设输入是一个二维矩阵，卷积核也是一个二维矩阵。卷积操作就是卷积核在输入上滑动，每一步进行元素乘法和求和，得到输出特征图的一个点。这个过程肯定涉及数学运算，比如乘法和加法。而卷积核的权重就是这些乘法中的因子，所以参数确实参与了运算。 另外，偏置项通常是在卷积计算后加上去的，所以偏置参数也是运算的一部分。在PyTorch中，比如nn.Conv2d模块，这些参数都是可学习的，通过反向传播更新，这也说明它们在正向传播中被用于计算。 用户可能还关心这些参数是如何影响输出的，或者为什么需要这些参数。这时候可以举一个具体的例子，比如输入一个4x4的矩阵，使用一个3x3的卷积核，展示每一步的计算，说明权重如何参与。同时，可以提到参数的数量是如何计算的，比如卷积核大小、输入输出通道数的影响。 然后，代码示例部分需要展示Conv2d的使用，比如在PyTorch中定义一个层，进行前向传播，并指出参数的存在。这里需要确保代码正确，并且注释清楚参数的作用。 最后，相关问题部分需要考虑用户可能进一步的问题，比如参数如何训练，反向传播中的梯度计算，或者不同框架中的实现差异。这样能帮助用户更全面地理解。 总结一下，回答需要分步骤解释Conv2D的原理，明确参数在运算中的角色，结合数学公式和代码示例，最后生成相关问题引导深入学习。</think>Conv2D（二维卷积）的计算原理及模块参数的数学运算关系可通过以下四个层面解析： ### 一、Conv2D 核心计算原理 二维卷积运算本质是滤波器矩阵与输入数据局部区域进行点积运算。给定输入特征图$X \in \mathbb{R}^{H\times W\times C_{in}}$，卷积核$K \in \mathbb{R}^{k_h\times k_w\times C_{in}\times C_{out}}$，其数学表达式为： $$ Y(h,w,c) = \sum_{i=0}^{k_h-1}\sum_{j=0}^{k_w-1}\sum_{k=0}^{C_{in}-1} K(i,j,k,c) \cdot X(h+i, w+j, k) + b(c) $$ 其中$b(c)$为偏置项，$Y \in \mathbb{R}^{H'\times W'\times C_{out}}$是输出特征图[^1][^3] ### 二、模块参数的作用机制 1. **权重参数**：卷积核$K$的所有元素都是可训练参数，直接参与上述点积运算 2. **偏置参数**：每个输出通道对应一个偏置值$b(c)$，在卷积后执行加法运算 3. **参数数量公式**：$Params = (k_h \times k_w \times C_{in} + 1) \times C_{out}$ ### 三、PyTorch实现验证 ```python import torch import torch.nn as nn # 定义卷积层：输入3通道，输出16通道，3x3卷积核 conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3) # 前向传播时参数自动参与计算 input = torch.randn(1,3,32,32) # (batch, C, H, W) output = conv(input) # 自动调用conv.weight和conv.bias print(conv.weight.shape) # torch.Size([16,3,3,3]) print(conv.bias.shape) # torch.Size([16]) ``` ### 四、参数训练特性 1. 反向传播时通过计算梯度$\frac{\partial L}{\partial K}$和$\frac{\partial L}{\partial b}$更新参数 2. 参数初始化方式（如Xavier初始化）直接影响模型收敛速度 3. 参数正则化（L1/L2）可防止过拟合[^2]
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