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conv2d函数(conv函数用法)



1、需要安装Pytorch依赖
2、官方文档conv2d
3、图片需要CIFAR10数据集

将原始二维数据,通过卷积核进行运算,得到运算结果,具体运算步骤:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
通过卷积核,覆盖输入数据,将选中的数据进行相乘后再相加,则得到输出数据
在这里插入图片描述
反复计算到最后,得到输出结果

这里只是在卷积核安全覆盖在原始图像上时才进行计算,但也可以继续向四周移动,不是完全覆盖,只要有覆盖即可计算,多出的地方补0即可;
这里也是左右上下移动都是一格一格移动,也可以每次移动两格;
上面说的两种情况,是conv2d中的padding参数和stride参数不是默认值的情况

函数原型:
在这里插入图片描述
参数要求:
在这里插入图片描述
最新官网上面要求输入数据为int就行了,这是针对图片数据,在数组数据中,需要tensor数据类型,详细区别见如下例子

  1. 输入要求是tensor数据类型,并且需要minibatch和输入通道,原始的二维数组没有,需要用reshape进行变换
  2. 卷积核也是相同的要求

3.1、数组

代码:

 

输出:
在这里插入图片描述

3.2、图片

代码:

 

结果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

到此这篇conv2d函数(conv函数用法)的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关 推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!

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