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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 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 )
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