在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)

1.简介(torch.nn下的) 卷积层主要使用的有3类,用于处理不同维度的数据 参数 Parameters: in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(int) – 卷积产生的通道 kerner_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸 stride(int or tuple, optional) - 卷积步长 padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数 dilation(int or tu

一 卷积操作:在pytorch搭建起网络时,大家通常都使用已有的框架进行训练,在网络中使用最多就是卷积操作,最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核,比如高斯核,发现是行不通的,因为上面的参数里面只有卷积核尺寸,而权值weight是通过梯度一直更新的,是不确定的.

TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和same pytorch里面的padding么有这两个选项,它是数字0,1,2,3等等,默认是0 所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的:tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系,不能任意的输出大小:而nn输出大小可以通过padding进行改变 nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式:H和W的计算 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=Non

pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, b

在二维矩阵间的运算: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作.详解 torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成.而nn.ModuleList仅仅类似于pytho中的list类型,只是将一系列层装入列表,并没有实现forward()方法,因此也不会有网络模型产生的副作用. 需要注意的是,nn.ModuleList接受的必须是subModule类型,例如: nn.ModuleList( [nn.ModuleList([Conv(inp_dim

如同for循环一样,numpy中的where方法可以实现嵌套功能.这是简化嵌套式矩阵逻辑的一个很好的方法. 假设有一个矩阵,需要把小于0的元素改成-1,大于0的元素改成1,而等于0的时候不做修改. 那么,对应的代码示范如下: #!/usr/bin/python import numpy as np data = np.random.randn(4,5) data1 =np.where(data > 0,1, np.where(data <0,-1,0)) print("dataval

正则: "."和"\" "."点儿,在正则表达式中表示任意一个字符. "\"在正则表达式中是转意字符,当我们需要描述一个已经被正则表达式使用的特殊字符时,我们就可以通过使用"\"将其转变为原本的意思. "\"在正则表达式中也有一些预定义的特殊内容: \d:表示任意一个数字 \w:表示任意一个单词字符(只能是 数字,字母,下划线) \s:表示任意一个空白字符(\t \r \n \f \x0

一.前言 Java 8 引入了默认方法以及可以在接口中定义的静态方法. 默认方法是一个普通的 java 方法,但以 default 关键字开头,静态方法像往常一样用 static 关键字声明. 二.为什么在 Java 接口中使用默认方法? 为什么java在接口中引入了默认方法. 假设一个拖拉机制造公司发布了操作拖拉机的标准接口,如如何挂挡或停车等. 开发者已经开发了不同类型的拖拉机来实现标准的拖拉机接口. 如果公司在其标准接口中增加了新的功能,如如何跳动拖拉机? 开发者需要对他们的类进行修改以定

前言 Python 中的特殊方法主要是为了被解释器调用的,因此应该尽量使用 len(my_object) 而不是 my_object.__len__() 这种写法.在执行 len(my_object) 时,Python 解释器会自行调用 my_object 中实现的 __len__ 方法. 除非有大量的元编程存在,直接调用特殊方法的频率应远小于实现它们的次数. 模拟数值类型 可以通过在自定义对象中实现 __add__ 和 __mul__ 等特殊方法 ,令其支持 +.* 等运算符. 如下面的模拟向

前言 PyTroch中我们经常使用到Numpy进行数据的处理,然后再转为Tensor,但是关系到数据的更改时我们要注意方法是否是共享地址,这关系到整个网络的更新.本篇就In-palce操作,拷贝操作中的注意点进行总结. In-place操作 pytorch中原地操作的后缀为_,如.add_()或.scatter_(),就地操作是直接更改给定Tensor的内容而不进行复制的操作,即不会为变量分配新的内存.Python操作类似+=或*=也是就地操作.(我加了我自己~) 为什么in-place操作可以