Conv2d函式詳解（Pytorch）

本文是基於pytorch框架下的api ：conv2d（）。該函式使用在二維輸入，另外還有conv1d（）、conv3d（），其輸入分別是一維和三維。下面將介紹conv2d（）的引數。

def

__init__
( self,
in_channels:
int,
out_channels:
int,
kernel_size: _size_2_t,
stride: _size_2_t =1,
padding: _size_2_t =0,
dilation: _size_2_t =1,
groups:
int=1,
bias:
bool
=true
, padding_mode:
str=
'zeros'
# todo: refine this type
):

1、結果1

import torch

import torch.nn as nn
# 輸入是乙個n=20，c=16，h=50，w=100的向量
m = nn.conv2d(16,
33,3, stride=2)
input
= torch.randn(20,
16,50,
100)
output = m(
input
)print
(output.size(
))

torch.size([20

,33,24
,49])

import torch

import torch.nn as nn
m = nn.conv2d(16,
33,3, stride=(1
,2))
input
= torch.randn(20,
16,50,
100)
output = m(
input
)print
(output.size(
))

torch.size([20

,33,48
,49])

import torch

import torch.nn as nn
m = nn.conv2d(16,
33,(3
,5), stride=
2, padding=(4
,2))
input
= torch.randn(20,
16,50,
100)
output = m(
input
)print
(output.size(
))

torch.size([20

,33,28
,50])

conv2d（）是卷積神經網路的操作函式，了解函式中的引數是用好cnn的關鍵。

conv2d函式引數解釋以及padding理解

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