nn.Conv2d是PyTorch中的一个二维卷积层。它有多个参数需要解析。首先，in_channels表示输入的通道数，对于RGB图像来说，通道数为3。然后，out_channels表示输出的通道数，可以理解为卷积核的数量。接下来，kernel_size表示卷积核的大小，一般情况下我们使用的是方形的卷积核，所以只需要写一个整数表示卷积核的边长。stride表示卷积核在图像上每次平移的步长。padding表示图像的填充大小，可以通过在图像四周添加0来扩大图像的尺寸。dilation表示空洞卷积的扩张率，默认为1。groups表示是否采用分组卷积。bias表示是否添加偏置参数。padding_mode表示填充的模式，默认为零填充。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
引用[.reference_title]
- 1 3 【PyTorch】nn.Conv2d函数详解[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- 2 nn.Conv2d详解[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/197165.html