Pytorch之卷积层的使用详解-创新互联

1.简介(torch.nn下的)

专业从事网站建设、成都网站建设,高端网站制作设计,小程序开发,网站推广的成都做网站的公司。优秀技术团队竭力真诚服务，采用HTML5+CSS3前端渲染技术，成都响应式网站建设公司，让网站在手机、平板、PC、微信下都能呈现。建站过程建立专项小组，与您实时在线互动，随时提供解决方案，畅聊想法和感受。

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 tuple, `optional``) – 卷积核元素之间的间距

groups(int, optional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数

bias(bool, optional) - 如果bias=True，添加偏置

class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

一维卷积层。用于计算ECG等一维数据。

input: (N,C_in,L_in) N为批次，C_in即为in_channels，即一批内输入一维数据个数，L_in是是一维数据基数

output: (N,C_out,L_out) N为批次，C_in即为out_channels，即一批内输出一维数据个数，L_out是一维数据基数

class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

二维卷积层。用于计算CT断层或MR断层，或二维超声图像，自然图像等二维数据。

self.conv1 = nn.Conv2d( # 1*28*28 -> 32*28*28
      in_channels=1,
      out_channels=32,
      kernel_size=5,
      stride=1,
      padding=2 #padding是需要计算的，padding=（stride-1）/2
    )

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网页题目：Pytorch之卷积层的使用详解-创新互联
文章路径：http://cdkjz.cn/article/djjgii.html