使用pytorch进行卷积和反卷积运算

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#人工智能 #python

本文通过三个实例详细介绍了PyTorch中卷积运算（包括二维卷积）及转置卷积（反卷积）的具体应用。从输入图片大小、卷积核尺寸、步长和填充等方面进行了深入浅出的解析。

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（1）卷积运算(二维卷积)

       以下是pytorch官网上的API

第一种情况

如上图所示，输入图片为4*4，卷积核为3*3，步长为1，零填充。

代码表示：

 

第二种情况

如上图所示，输入图片为5*5，卷积核为4*4，步长为1，填充为2。

代码表示：

第三种情况

如上图所示，输入图片为5*5，卷积核为3*3，步长为1，填充为2。

代码表示：

 

二：转置卷积（反卷积）

    以下是pytorch官网上的API

第一种情况

对卷积运算和反卷积运算我们选了三个例子；

下载ppt

https://pan.baidu.com/s/1UdBmFD6J5WOzfXF4pg4acw

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底层是用img2col实现的，但是如果想用pytorch来实现，可以试试torch.unfold这个函数，
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深入浅出讲解卷积神经网络CNN的代码实现过程！
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普通卷积 使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu 参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑) class ConvBNReLU(nn.Module): def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, affine=True): supe...
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【深度学习入门篇 ⑥】PyTorch搭建卷积神经网络
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卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果，在计算机视觉领域，往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高；另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高。卷积神经网络（CNN）是含有卷积层的神经网络，卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征。CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似人工神经网络的部分，用来输出想要的结果。
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B站刘二大人《pytorch深度学习实践》
pytorch 卷积
Claroja
09-02 177
卷积过程 1）一个卷积核 55的图片应用33卷积核最终得到3*3特征图。 图像是5*5 卷积核是 kernel= [ [1,0,1], [0,1,0], [1,0,1] ] 卷积过程是卷积核和对应像素进行相乘相加 卷积结果是3*3特征图。 2)连个卷积核 3）多通道卷积 卷积结果公式 参考： https://mksaad.wordpress.com/2020/02/07/convolountal-neural-network-cnn-layers/ https://www.freecodecam
pytorch卷积
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pytorch卷积
自己实现一个Pytorch二维卷积
LW的技术小筑
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一.前言 卷积是卷积神经网络的核心，其主要包括一维卷积、二维卷积和三维卷积，其中二维卷积是应用最广泛的，例如我们常见的图像上的卷积。今天博主就来带大家手撕一下二维卷积计算的实现，注意本文专注于卷积运算的实现，话不多说，请看下文。 二.预备知识 注：限于篇幅关系，暂不考虑stride和padding。 先给个栗子吧，假设存在一张大小为3×4×43 \times 4 \times 43×4×4​图像，即图像存在三个通道 (channel)，每个channel的宽高都为444​​​​​，即图1中的3个深蓝色模块。
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06-24 484
实现卷积神经网络1.加载数据2.定义CNN模型3.初始化模型和定义优化函数4.定义训练和测试模型5.查看运行结果 1.加载数据 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。 # torchvisi
Pytorch学习笔记——卷积操作
weixin_50765519的博客
05-08 1749
卷积操作是一种数学运算，它涉及两个函数：输入函数（通常是图像）和卷积核（也称为滤波器或特征检测器）。卷积核在输入函数上滑动，将核中的每个元素与其覆盖的输入函数区域中的对应元素相乘，然后将所有乘积相加，形成输出函数的一个值。这个过程在整个输入函数上重复，生成一个新的二维数组，称为特征图或激活图。卷积操作的主要目的是从输入数据中提取特征。通过改变卷积核的值，可以检测不同类型的特征，如边缘、角点、纹理等。
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升级打怪之路
04-07 3014
1.常用API torch.nn神经网络库,包括网络层与损失函数 torch.nn.functional神经网络基本函数 torch.Tensor 基本数据结构 torch.autograd自动微分计算梯度 torch.optim 通用优化算法包（SGD,Adam） torchvision 2.
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