conv2d()、maxpool2d()、linear()、relu()等函数

最新推荐文章于 2024-08-11 18:00:39 发布
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#卷积 #神经网络 #计算机视觉 #卷积神经网络 #深度学习

本文介绍了PyTorch中用于深度学习和计算机视觉的几个关键函数，包括Conv2d()进行2D卷积，MaxPool2d()执行2D最大池化，Linear()实现线性变换，以及ReLU()激活函数。同时提到了conv2d与conv3d的区别，并讨论了cudnn的确定性和性能基准设置。

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一维卷积与二维卷积：Conv1d与Conv2d详解
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Conv1d与Conv2d 本文分为几个部分来详解Conv2d与Conv1d。主要侧重于Conv2d 前言 本文记于2020年12月15日，起因是DGCNN中部分卷积使用了二维卷积，部分卷积使用了一维卷积。加之之前对Conv2d与Conv1d属于一种迷迷糊糊的状态，趁着这个机会弄清楚。 Conv2d原理（二维卷积层） 二维互相关运算 互相关运算与卷积运算 虽然卷积层得名于卷积(convolution)运算，但所有框架在实现卷积层的底层，都采用的是互相关运算。实际上，卷积运算与互相关运算类似，为了得到卷积运算
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### 使用 Conv2D 进行二维卷积操作 在深度学习框架中，`torch.nn.Conv2d` 是用于执行二维卷积操作的主要模块之一。该函数允许指定多个参数来控制卷积过程中的行为。 #### 创建 Conv2D 层 创建 `Conv2D` 层时需定义输入通道数、输出通道数以及卷积核尺寸等基本属性： ```python import torch import torch.nn as nn conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) ``` 上述代码片段展示了如何初始化一个具有特定配置的 `Conv2D` 层[^1]。 #### 应用 Conv2D 到张量 一旦设置了卷积层，则可以将其应用于四维张量（批次大小 × 输入通道数 × 高度 × 宽度）。下面是一个简单的例子说明这一点： ```python input_tensor = torch.randn((10, 3, 32, 32)) # 假设我们有一个批量大小为10，RGB图片组成的张量 output_tensor = conv_layer(input_tensor) print(output_tensor.shape) # 输出形状应反映经过卷积后的变化 ``` 这段代码演示了将随机生成的数据通过预定义好的卷积层传递的过程[^2]。 #### 参数解释 - **in_channels**: 表示输入图像的颜色通道数量；对于灰度图像是1，而对于彩色(RGB)图像是3。 - **out_channels**: 卷积后产生的特征映射的数量。 - **kernel_size**: 卷积窗口的高度和宽度，默认情况下它是一个正方形区域。 - **stride**: 步幅决定了每次移动多少像素点来进行下一次计算。 - **padding**: 边缘填充使得即使当边界处无法完全覆盖整个滤波器时也能正常工作[^3]。 #### 实际应用案例 考虑一个更具体的场景，在这里不仅限于理论上的描述而是给出实际的应用实例。比如在一个完整的 CNN 架构里加入这个组件: ```python class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 2) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = x.view(-1, 32 * 7 * 7) x = F.relu(self.fc1(x)) return x ``` 此段代码展示了一个简易版的卷积神经网络结构，其中包含了使用 `nn.Conv2d` 的部分。
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