26-Conv1d、Conv2d与Conv3d详解

最新推荐文章于 2025-05-29 16:38:50 发布
最新推荐文章于 2025-05-29 16:38:50 发布
阅读量234 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习算法与模型 文章标签： 深度学习 YOLO pytorch
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zqb_123/article/details/146341706

1、pytorch中的卷积

CNN是深度学习的重中之重，而conv1D，conv2D，和conv3D又是CNN的核心，所以理解conv的工作原理就变得尤为重要，卷积中几个核心概念如下。
卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加。
卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种特征。
卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取。
卷积维度：一般情况下 ，卷积核在几个维度上滑动就是几维卷积。在这里插入图片描述

2、nn.Conv1d

一维卷积nn.Conv1d主要用于文本数据，只对宽度进行卷积，对高度不卷积。通常，输入大小为word_embedding_dim * max_length，其中，word_embedding_dim为词向量的维度，max_length为句子的最大长度。卷积核窗口在句子长度的方向上滑动，进行卷积操作。

2.1 函数原型

torch.nn.Conv1d
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Conv1d卷积、Conv2d卷积、Conv3d卷积详解
weixin_44194001的博客
02-25 970
空洞卷积，膨胀卷积在Pytorch中，dilation = 1等同于没有dilation的标准卷积。当dilation为1时，卷积核中的每个元素都紧挨着；而当dilation为2时，卷积核中的每个元素之间都会间隔一个元素。通过调整dilation的大小，可以控制卷积操作提取特征的范围和感受野的大小，从而影响网络的性能和特征提取能力。
pytorch方法测试——卷积（三维）
tmk_01的博客
06-12 7786
测试代码：import torch import torch.nn as nn import torch.autograd as autograd m = nn.Conv3d(2, 1, 3, stride=2) input = autograd.Variable(torch.randn(1, 2, 3, 5, 6)) output = m(input) print("输入图片：") prin...
Conv1d、Conv2d和Conv3d
最新发布
weixin_44012667的博客
05-29 542
维度输入数据形状卷积核移动方向典型场景1D(B, C, L)序列方向（长度）文本、时间序列、音频2D高度和宽度图像处理3D深度、高度、宽度视频、三维医学成像。
pytorch中Conv1d、Conv2d与Conv3d详解
热门推荐
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-01 3万+
CNN是深度学习的重中之重，而conv1D，conv2D，和conv3D又是CNN的核心，所以理解conv的工作原理就变得尤为重要。
【Pytorch】三维卷积 nn.Conv3d 用法
pc的博客
03-30 7936
nn.Conv3d是 PyTorch 中实现三维卷积操作的类。
Pytorch 3D卷积
hxxjxw的博客
03-21 4106
3D卷积核相比于2D卷积核引入了时间尺度，并且在宽、高、深度（不是单张图像的通道数，这个深度可以理解为帧间）方向上进行滑窗。 nn.Conv3D(in_channels，out_channels，kernel_size=(FD,FH,FW)，stride，padding) 在Pytorch中，输入数据的维数可以表示为（N,C,D,H,W），其中：N为batch_size，C为输入的通道数，D为深度（D这个维度上含有时序信息），H和W分别是输入图像的高和宽。3维卷积核的维...
pytorch API之nn.conv1d
浩瀚之水的专栏
09-03 662
此时相当于有并排的两个卷积层，每个卷积层计算输入通道的一半，并且产生的输出是输出通道的一半，随后将这两个输出连接起来。: 用于控制内核点之间的距离，详细描述在。输出: (N,C_out,L_out)输入: (N,C_in,L_in): 控制输入和输出之间的连接，) - 卷积的偏置系数，大小是（) - 卷积的权重，大小是(N代表batch_size。: 控制相关系数的计算步长。，输出是所有的输入的卷积；C代表channel。: 表示相关系数计算。
基于Pytorch的3D卷积
weixin_45738220的博客
06-13 1万+
3D卷积核相比于2D卷积核引入了时间尺度，并且在宽、高、深度（不是单张图像的通道数，这个深度可以理解为帧间）方向上进行滑窗。 在pytorch中，输入数据的维数可以表示为（N,C,D,H,W），其中：N为batch_size，C为输入的通道数，D为深度（D这个维度上含有时序信息），H和W分别是输入图像的高和宽。3维卷积核的维数可以表示为（Cout,C,FD,FH,FW），其中：Cout为输出通道数，（FD,FH,FW）为3维滤波器的尺寸。特别的FD为深度方向的滤波器尺寸，它所关联的是时序信息，FD越大表示在
对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解
09-17
3. 内部实现：`tf.nn.conv1d`通过调用`tf.nn.conv2d`实现，`layers.conv1d`则包含了完整的层构建逻辑。 在实践中，如果你需要自定义复杂的网络结构或者对性能有极致要求，可能会选择`tf.nn.conv1d`。而在构建模型时...
torch.nn.Conv1d详解
curse_blessing的博客
09-17 4583
CNN+torch.nn.Conv1d
MeshCNN：PyTorch中用于3D网格的卷积神经网络
01-28
PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas
Pytorch中torch.nn.Conv3D、torch.nn.Conv2D函数详解
rotk2015的博客
02-20 2万+
import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.autograd import Variable x = torch.Tensor([1,10,100,1000,10000,100000]).view(1,2,-1,1,1) # view()函数用来reshape,-1参数意为自动设置,此处计算得6 # Conv...
torch.nn.Conv3d
一个学术five的blog
11-01 2513
torch.nn.Conv3d
nn.Conv3d
weixin_42612405的博客
01-12 167
nn.Conv3d 是 PyTorch 中的一个三维卷积层(Convolutional Layer)，它能够对三维的输入数据(例如三维的图像或三维的张量)进行卷积操作。通过卷积操作，nn.Conv3d 可以提取输入数据的特征，并将其输出。 ...
【三维几何学习】从零开始网格上的深度学习-2:卷积网络CNN篇(Pytorch)
做减求空
03-16 2224
网格上的面卷积：无论水密or非水密的网格，其上的面并不是规则排列的。但对于三角形网格来说，`每个面周围存在三个面`，借助以上特性可对每个面构造1 X 4的卷积区域，然后借助Pytorch即可轻松将CNN应用到网格的面上，称其为`面卷积`。
pytorch中的一维、二维、三维卷积操作
c_procomer的博客
04-02 5789
卷积操作就是就是利用滑动窗口机制对数据进行互相关运算来提取特征。 一维卷积 一维卷积用于处理序列数据，输入之前一般会对每个序列元素进行编码，这样得到的输入序列的格式应该是[batch_size, seq_len, embedding_size],这里的embedding_size相当于通道数一样的概念。所以在处理之前一般会进行permute(0,2,1)将输入的格式转换为[batch_size, embedding_size, seq_len]将embedding_size作为中间层来作为通道数来作为一
Pytorch复习笔记--nn.Conv2d()和nn.Conv3d()的计算公式
牵一只蜗牛去散步
03-26 2093
nn.Conv2d( ) 和 nn.Conv3d() 分别表示二维卷积和三维卷积；二维卷积常用于处理单帧图片来提取高维特征；三维卷积则常用于处理视频，从多帧图像中提取高维特征；三维卷积可追溯于论文。
torch.nn.Conv3d()
taxuewuhenxiaoer
11-01 527
3D 卷积
Conv1d参数详解
04-03
用户可能混淆Conv1d和Conv2d的区别，需要指出Conv1d处理一维数据，如信号、文本，而Conv2d处理图像等二维数据。但不需要深入，除非用户提问。 需要检查是否有遗漏的参数，如bias、padding_mode。Bias决定是否添加...
评论
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