pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法詳解
Conv2d的簡(jiǎn)單使用
torch 包 nn 中 Conv2d 的用法與 tensorflow 中類似，但不完全一樣。
在 torch 中，Conv2d 有幾個(gè)基本的參數(shù)，分別是
in_channels 輸入圖像的深度
out_channels 輸出圖像的深度
kernel_size 卷積核大小，正方形卷積只為單個(gè)數(shù)字
stride 卷積步長(zhǎng)，默認(rèn)為1
padding 卷積是否造成尺寸丟失，1為不丟失
與tensorflow不一樣的是，pytorch中的使用更加清晰化，我們可以使用這種方法定義輸入與輸出圖像的深度并同時(shí)指定使用的卷積核的大小。
而我們的輸入則由經(jīng)由 Conv2d 定義的參數(shù)傳入，如下所示：
# 定義一個(gè)輸入深度為1，輸出為6，卷積核大小為 3*3 的 conv1 變量 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3) # 傳入原始輸入x，以獲得長(zhǎng)寬與x相當(dāng)，深度為6的卷積部分 x = self.conv1(x)
要注意的是，Conv2d中所需要的輸入順序?yàn)?/p>
batchsize, nChannels, Height, Width
其他的簡(jiǎn)單使用
同樣的，與 Conv2d 類似的函數(shù)還有很多，類似 max_pool2d、relu等等，他們的使用方法與 Conv2d 極為類似，如下所示：
# relu函數(shù)的使用 F.relu(self.conv1(x)) # 池化函數(shù)的使用 F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
以上這篇pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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