conv2d参数（nn.Conv2d参数）



nn

.

Conv 2d

和

nn

.functional.

conv 2d

是PyTorch中用于进行二维卷积操作的两种方式，它们之间有以下区别：

1.

类

与函数：

nn

.

Conv 2d

是一个

类

，需要实例化为对象后才能使用，而

nn

.functional.

conv 2d

是一个函数，可以直接调用。

2. 继承关系：

nn

.

Conv 2d

是

nn

.Module

类

的子

类

，因此它可以被用作神经网络模型的一部分，并且可以在模型的forward方法中被调用。而

nn

.functional.

conv 2d

不是

nn

.Module的子

类

，它是一个纯函数，只能在模型的forward方法中被调用。

3.

参数

传递：

nn

.

Conv 2d

的

参数

需要在实例化时进行传递，包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小等。而

nn

.functional.

conv 2d

的

参数

需要在每次调用时传递，包括输入张量、卷积核、步长、填充等。

4. 内部实现：

nn

.

Conv 2d

使用了可学习的

参数

，包括卷积核权重和偏置项，这些

参数

会在训练过程中进行更新。而

nn

.functional.

conv 2d

没有可学习的

参数

，它只是对输入张量进行卷积操作。

下面是一个示例代码，展示了如何使用

nn

.

Conv 2d

和

nn

.functional.

conv 2d

进行二维卷积操作：

 python import torch import torch. nn as nn import torch. nn .functional as F  # 使用 nn . Conv 2d 进行卷积操作  conv 1 = nn . Conv 2d (3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) input1 = torch.randn(1, 3, 32, 32) output1 = conv 1(input1)  # 使用 nn .functional. conv 2d 进行卷积操作 input2 = torch.randn(1, 3, 32, 32) kernel = torch.randn(64, 3, 3, 3) output2 = F. conv 2d (input2, kernel, stride=1, padding=1)  print(output1.shape) print(output2.shape) 

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