pytorch 算卷积核步长及padding

原创 已于 2022-04-12 15:46:31 修改 · 2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#pytorch #深度学习 #cnn

于 2022-03-14 21:19:24 首次发布
部署运行你感兴趣的模型镜像

PyTorch中的经验：
1、对于卷积，统一公式：


或者是



补充

默认参数列表 



作者：HelloSam
链接：https://www.jianshu.com/p/3d0d0efb26fe
来源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

Pytorch的padding值确定方法
群星闪耀的博客
05-25 1393
问题描述： pytoch中没有像tensorflow里面，卷积层的padding设置为same之类的操作。而且论文当中很多都不会写padding设置是多少。现在我来记录一下如何根据模型来计算出每个卷积层的padding值的设置。 一般来讲，根据卷积的原理，输入的大小和输出的大小之间的关系由如下公式表示： out_size=(input_size - kernerl_size + 2*padding)/stride +1 在GitHub上我看到一个模型，标注了每个输入的size大小。可以很好的作为一个例子
pytorch中卷积核大小的设置，怎么设置长宽不同的卷积核？
最新发布
qq_57148959的博客
02-11 422
pytorch中卷积核的设置，怎么设置长宽不同的卷积核？
PyTorch卷积核
qq_45991003的博客
05-25 514
咱们简单说一下卷积核，通过一系列的输入数据，通过卷积核进行计算，按照特定的方式进行输出，达到预期的结果。 input-----卷积核------output 咱们做一下矩阵的卷积。 import torch import torch.nn.functional as F input=torch.tensor([[1,2,1,3,1], [0,1,2,3,1], [1,2,3,0,5],
【pyTorch】nn.Conv2d中的padding计算
ncc1995的博客
06-26 3409
今天写GoogLeNet网络的时候，计算网络参数，查了一下卷积中padding的计算方式： H_{out} = \left\lfloor\frac{H_{in} + 2 \times \text{padding}[0] - \text{dilation}[0] \times (\text{kernel_size}[0...
pytorch padding='same'
07-28
pytorch使用padding='same'，只需要from padding_same_conv import Conv2d
【PyTorch实战演练】卷积神经元网络中常用卷积核理解及实例应用（附完整代码）
使者大牙ℂypher的博客
03-19 2972
常用卷积核的原理说明及Pytorch实例操作
pytorch高斯函数自定义卷积核
jsc142915的博客
10-18 2992
1.直接输入参数 np.repeat()用于将numpy数组重复。 numpy.repeat(a, repeats, axis=None); 参数： axis=0,沿着y轴复制，实际上增加了行数 axis=1,沿着x轴复制，实际上增加了列数 torch.nn.functional.conv2d(input,filters,bias,stride,padding, dilation,groups) 在一次卷积计算中，filter可以在input的两个维度上扫描，即参数str...
Pytorch中膨胀卷积的用法详解
09-18
在PyTorch中，要实现这一点，不能直接使用padding='SAME'（这个选项在PyTorch中并不存在），而应该通过调整膨胀率（dilation）、卷积核大小（kernel_size）、步长（stride）和填充（padding）等参数，来确保计算后的...
PyTorch中反卷积的用法详解
09-18
其中，`i`表示输入尺寸，`p`表示填充，`k`表示卷积核尺寸，`s`表示步长。对于反卷积层，如果我们想要知道在特定参数设置下的输出尺寸`o'`，我们可以使用类似的方法。当步长`s=1`时，公式可以简化为`o = i'`，即输入...
用PyTorch搭建卷积神经网络
热门推荐
juhanishen的博客
03-13 2万+
用PyTorch搭建卷积神经网络 本篇文章是一篇基础向的PyTorch教程，适合有一定的机器学习，深度学习和神经网络理论基础，接触过卷积神经网络，缺没有用过PyTorch搭建神经网络的同学。本文会分成以下几个部分： 基础卷积知识 PyTorch基础教程 用Pytorch搭建CNN 优化CNN模型 0. 基础图像卷积知识 这部分参考MIT的卷积图像课程，讲的非常清楚。 图像卷积是处理图像的一种方式。首先一个图像是用 M乘N 个像素来储存的，也是一个 M乘N 的矩阵。而卷积的过程就是将一个卷积核（convo
Python-PyTorch中的可变形卷积网络
08-11
PyTorch中的可变形卷积网络
0. Pytorch 卷积层的padding计算
HRex39的博客
04-05 5102
Pytorch官网接口Padding的计算举例验证
pytorch深度学习基础（九）——深入浅析卷积核
艾醒的博客
01-18 1818
提到卷积，应该多数人都会想到类似上图的这种示例，可以简单的理解成卷积核与图像中和卷积核相同大小的一块区域与卷积核相乘再求和，通过移动区域产生一个有和组成的新的图像，那么卷积核是什么呢，本文将从原理通俗易懂的介绍卷积核
pytorch 自定义卷积核进行卷积--卷积核订制
wzg2016的博客
04-07 4689
动机： 有时候我们希望对神经网络得到的张量进行特定的卷积操作，如求梯度，求边缘等。 或者，有时我们希望把图像进行预处理操作后输入神经网络，而这个预处理可以用卷积操作实现，如求梯度或高斯滤波。我们希望这个卷积操作在GPU上执行，这样可以加快运行速度。 这就需要我们在pytorch中进行自定义的卷积核卷积。 困难： 在常用的pytorch的卷积操作中，只有卷积核的尺寸和通道信息，且定义的卷积核是可训练的变量，无法实现卷积核订制，且保持不变 torch.nn.Conv2d(in_channels,
pytorch中的卷积操作详解
Lily的博客
03-29 3043
深度好文-----pytorch中的卷积操作详解 首先说下pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width] 我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是： torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, gr
Pytorch学习笔记---4：张量大小、偏移量和步长
m0_64007201的博客
10-11 1825
张量大小、偏移量和步长
Pytorch常用的函数(三)深度学习中常见的卷积操作详细总结
qq_44665283的博客
06-29 4019
Pytorch常用的函数(三)深度学习中常见的卷积操作详细总结
pytorch的4种边界Padding方法
BigDream123的博客
01-13 2847
卷积操作作为卷积神经网络的核心模块，在其计算过程中必须考虑图像“边缘像素”的卷积方式。查阅资料发现，我们可以采用“卷积之前进行边界填充”或“卷积之后进行边界填充两种方式”，同时边界填充的具体手段包含常量填充、零填充、镜像填充以及重复填充等。 在具体分析各种Pad之前，先创建一个2dTensor用于测试后面的填充操作： x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) 创建的Tensor数值分别1、2、3、4： 1、零填充ZeroPad2d 我们最常用的是nn.ZeroPa
如何理解卷积核中的padding参数？
Kp0fS的草稿纸
10-28 327
如何理解卷积核中的padding参数？ # padding，控制对原始图片填充多少个东西。能控制卷积之后的fe
pytorch自定义卷积核进行卷积操作
03-26
要自定义卷积核并执行卷积操作，需要按照以下步骤进行： 1. 导入必要的库，包括PyTorch库和numpy库。 ```python import torch import numpy as np ``` 2. 定义卷积核的权重矩阵，可以手动创建或使用随机数生成器。然后将权重矩阵转换为PyTorch张量，以便在下一步中使用。 ```python kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]]).astype(np.float32) weights = torch.from_numpy(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) ``` 3. 创建输入张量，将其转换为PyTorch张量，并使用unsqueeze函数将其扩展为4D张量。 ```python input_tensor = np.random.rand(1, 1, 5, 5).astype(np.float32) input = torch.from_numpy(input_tensor).unsqueeze(0) ``` 4. 使用PyTorch中的conv2d函数进行卷积操作。将输入张量和权重矩阵传递给该函数，并指定所需的卷积参数（如步长、边界填充和输出通道数）。 ```python output = torch.nn.functional.conv2d(input, weights, stride=1, padding=0) ``` 5. 输出结果。可以使用PyTorch张量的numpy函数将张量转换为同类型的numpy数组，并使用它来输出卷积操作的结果。 ```python result = output.numpy() print(result) ``` 完整的示例代码如下所示： ```python import torch import numpy as np # 定义卷积核 kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]]).astype(np.float32) # 将卷积核转换为PyTorch张量 weights = torch.from_numpy(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 创建输入张量 input_tensor = np.random.rand(1, 1, 5, 5).astype(np.float32) # 将输入张量转换为PyTorch张量并扩展为4D张量 input = torch.from_numpy(input_tensor).unsqueeze(0) # 执行卷积运算 output = torch.nn.functional.conv2d(input, weights, stride=1, padding=0) # 输出结果 result = output.numpy() print(result) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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