2025年conv2d参数（nn.Conv2d参数）

科技前沿 • 2025-06-10 22:54 • 阅读 44

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nn.Conv2d和nn.functional.conv2d是PyTorch中用于进行二维卷积操作的两种方式，它们之间有以下区别：

类与函数：nn.Conv2d是一个类，需要实例化为对象后才能使用，而nn.functional.conv2d是一个函数，可以直接调用。

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继承关系：nn.Conv2d是nn.Module类的子类，因此它可以被用作神经网络模型的一部分，并且可以在模型的forward方法中被调用。而nn.functional.conv2d不是nn.Module的子类，它是一个纯函数，只能在模型的forward方法中被调用。
参数传递：nn.Conv2d的参数需要在实例化时进行传递，包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小等。而nn.functional.conv2d的参数需要在每次调用时传递，包括输入张量、卷积核、步长、填充等。
内部实现：nn.Conv2d使用了可学习的参数，包括卷积核权重和偏置项，这些参数会在训练过程中进行更新。而nn.functional.conv2d没有可学习的参数，它只是对输入张量进行卷积操作。

下面是一个示例代码，展示了如何使用nn.Conv2d和nn.functional.conv2d进行二维卷积操作：

import torch import torch.<em>nn</em> as <em>nn</em> import torch.<em>nn</em>.functional as F # 使用<em>nn</em>.<em>Conv</em><em>2d</em>进行卷积操作 <em>conv</em>1 = <em>nn</em>.<em>Conv</em><em>2d</em>(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) input1 = torch.randn(1, 3, 32, 32) output1 = <em>conv</em>1(input1) # 使用<em>nn</em>.functional.<em>conv</em><em>2d</em>进行卷积操作 input2 = torch.randn(1, 3, 32, 32) kernel = torch.randn(64, 3, 3, 3) output2 = F.<em>conv</em><em>2d</em>(input2, kernel, stride=1, padding=1) print(output1.shape) print(output2.shape)

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