pytorch之torch.nn.Conv2d()函数

文章目录

• 一、官方文档介绍
• 二、torch.nn.Conv2d()函数详解
• • 参数详解
  • 参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积）
  • 参数groups——分组卷积
• 三、代码实例

一、官方文档介绍

官网

nn.Conv2d：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积

二、torch.nn.Conv2d()函数详解

参数详解

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

参数	参数类型
in_channels	int	Number of channels in the input image	输入图像通道数
out_channels	int	Number of channels produced by the convolution	卷积产生的通道数
kernel_size	(int or tuple)	Size of the convolving kernel	卷积核尺寸，可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。例如(2,3)是高2宽3卷积核
stride	(int or tuple, optional)	Stride of the convolution. Default: 1	卷积步长，默认为1。可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。
padding	(int or tuple, optional)	Zero-padding added to both sides of the input. Default: 0	填充操作，控制padding_mode的数目。
padding_mode	(string, optional)	‘zeros’, ‘reflect’, ‘replicate’ or ‘circular’. Default: ‘zeros’	padding模式，默认为Zero-padding 。
dilation	(int or tuple, optional)	Spacing between kernel elements. Default: 1	扩张操作：控制kernel点（卷积核点）的间距，默认值:1。
groups	(int, optional)	Number of blocked connections from input channels to output channels. Default: 1	group参数的作用是控制分组卷积，默认不分组，为1组。
bias	(bool, optional)	If True, adds a learnable bias to the output. Default: True	为真，则在输出中添加一个可学习的偏差。默认：True。

参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积）

dilation操作动图演示如下：
Dilated Convolution with a 3 x 3 kernel and dilation rate 2
扩张卷积核为3×3，扩张率为2

参数groups——分组卷积

三、代码实例

import torch

x = torch.randn(3,1,5,4)
print(x)

conv = torch.nn.Conv2d(1,4,(2,3))
res = conv(x)

print(res.shape)    # torch.Size([3, 4, 4, 2])

输入：x[ batch_size, channels, height_1, width_1 ]
batch_size，一个batch中样本的个数 3
channels，通道数，也就是当前层的深度 1
height_1， 图片的高 5
width_1， 图片的宽 4

卷积操作：Conv2d[ channels, output, height_2, width_2 ]
channels，通道数，和上面保持一致，也就是当前层的深度 1
output ，输出的深度 4【需要4个filter】
height_2，卷积核的高 2
width_2，卷积核的宽 3

输出：res[ batch_size,output, height_3, width_3 ]
batch_size,，一个batch中样例的个数，同上 3
output， 输出的深度 4
height_3， 卷积结果的高度 4
width_3，卷积结果的宽度 2

一个样本卷积示例：