def
bilinear_kernel
(in_channels,out_channels,kernel_size)
:'''
return a bilinear kernel tensor ( tensor: (in_channels,out_channels,kernel_size,kernel_size) )
返回雙線性插值核,用來初始化反卷積層中卷積核的引數
'''#先生成一層雙線性插值核
factor =
(kernel_size +1)
//2if kernel_size %2==
1:center = factor -
1else
: center = factor -
0.5 og = np.ogrid[
:kernel_size,
:kernel_size]
fliter =(1
-abs
(og[0]
- center)
/ factor)*(
1-abs(og[1]
- center)
/ factor)
#此公式似懂非懂，難！！！
#賦值到每個卷積核的每個通道
weight = np.zeros(
(in_channels,out_channels,kernel_size,kernel_size)
,dtype=
'float32'
) weight[
range
(in_channels)
,range
(out_channels),:
,:]= fliter
return torch.from_numpy(weight)
#使用雙線性插值核來初始化反卷積層的引數
deconv = nn.convtranspose2d(3,
3,4,stride =
2,padding =1)
deconv.weight.data = bilinear_kernel(3,
3,4)
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