Conv2d

AGPCNet——conv2d（）函数

函数的用法如下：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)接下来看函数里面各个参数的含义：in_channels(int)：输入图像的通道数out_channels(int)：卷积以后输出的通道数kernel_size(intortupl
python_Ezreal·2022-12-01 18:27

神经网络——Conv2d的使用

其中Conv2d使用最多，故本文重点讲下nn.Conv2d的使用。
晓亮.·2022-12-01 09:11

运行 conv2d错误:RuntimeError: _thnn_conv2d_forward not supported on CPUType for Long

先看一下源代码：（怎么可能会有错，毕竟我是复制的土堆的代码）importtorchimporttorch.nn.functionalasFinput=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,3,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])prin
爱玩的菜菜一定顺利毕业·2022-12-01 09:06

pytorch训练模型大体流程

学习记录：常用api:#卷积层conv2d=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1,padding=1)#输入通道数，输出通道数
番茄土豆牛肉煲·2022-12-01 07:27

图像分割算法Unet中的上采样（反卷积）

下采样的过程，就是很传统的卷积神经网络的卷积层，先通过Conv2D进行卷积，然后BatchNormalization进行批量正则化，然后进Relu激活函数层。
反正也没人看我的昵称·2022-11-30 23:12

1. 语音类实现 (实现读取wav/pcm,STFT)

前向推理]第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)前言：(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d
爱自己没情敌丶·2022-11-30 22:21

4. BatchNorm和NonLinearity 实现

CRN前向推理]第三部分：TransposedConv2d实现（含dilation）前言：(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d
爱自己没情敌丶·2022-11-30 22:44

视觉处理基础

上图用一个比较简单的卷积神经网络对手写输入数据进行分类，由卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d）和全连接层（Linear）叠加而成。
1100dp·2022-11-30 13:29

5. LSTM的C++实现

CRN前向推理]第三部分：TransposedConv2d实现（含dilation）前言：(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d
爱自己没情敌丶·2022-11-30 12:53

2.Conv2d实现

[C++基于Eigen库实现CRN前向推理]第二部分：Conv2d实现前言：(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d实现第三部分
爱自己没情敌丶·2022-11-30 12:53

Pytorch中的Conv2d的认识

CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)假设Conv2d
费马定理·2022-11-30 11:04

Pytorch中的卷积、空洞卷积和组卷积

Pytorch中的卷积、空洞卷积和组卷积标准卷积Conv2d具体操作空洞卷积组卷积参考文献标准卷积Conv2d最基础的卷积。下面图虽然丑了点，但足够说明问题了。
小王同学w·2022-11-30 11:02

Tensorflow 卷积层

Tensorflow函数conv2d的操作图示：示例卷积层的滤波器维数为[3,3,3,2]（高3，宽3，3个channel，有两个上述的滤波器。
WinneChan·2022-11-30 10:59

PyTorch 中的 nn.ModuleList 和 nn.Sequential区别（入门笔记）

PyTorch中的ModuleList和Sequential:区别和使用场景-知乎(zhihu.com)nn.ModuleList作用：搭建基础网络的时候，存储不同module即神经网络中的Linear、conv2d
s.w.d·2022-11-30 03:30

Pytorch --- return nn.Sequential(*layers)

cfg:list):layers=[]in_channels=3forvincfg:ifv=="M":layers+=[nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)]else:conv2d
real小熊猫·2022-11-30 03:29

keras.layers.Conv2D() 函数参数

tf.keras.layers.Conv2D()函数Conv2D（二维卷积层）这一层创建了一个卷积核，它与这一层的输入卷积以产生一个输出张量当使用此层作为模型的第一层时，提供关键字参数input_shape
SP FA·2022-11-29 21:37

深度学习 目标分类 思路

一、轻量级模块0、basicblock，bottleneck（作为参考）结构如下，如果输入输出尺度或通道数不一致，支路使用Conv2d(kernel_size=1,stride=stride)下采样并改正通道数
健0000·2022-11-29 11:48

PyTorch学习笔记-Convolution Layers与Pooling Layers

Conv2d的主要参数有以下几个：in_channels：输入图像的通道数，彩色图像一般都是三通道。out_channels：通过卷积后产生的输出图像的通道数。
柃歌·2022-11-29 11:15

[pytorch笔记] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn....

torch.nn.functional之间的区别和联系https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d
weixin_30797027·2022-11-29 09:38

RepVGG中

结构重参数化分为两步，第一步是将卷积和BN进行融合以及将只有BN的分支转换成一个Conv2d算子。第二步是将每个分支上的3X3卷积层融合成一个卷积层。
Dream Algorithm·2022-11-29 08:55

【PyTorch_VGG16】Pytorch实现VGG16，在Cifar10上做分类，91%精度

实验目的是为后续的转换SNN网络，写一个基础的ANN，所以ANN的结构存在一些限制1.均没有使用偏置Bias（在Conv2d和Linear）2.没有使用BatchNormalization层（后续SNN
leSerein_·2022-11-28 21:24

立体匹配 -- GC-Net网络结构分析

首先使用fitersize:5*5,stride:2的conv2d将输入降维(1/2H,1/2W).imgl0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgLeft)))imgr0=F.relu
三维视觉工作室·2022-11-28 14:14

【深度学习】小技巧小知识备忘录

比如：listm[2]Out[20]:ConvBNActivation((0):Conv2d(3,32,kernel_size=(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1),bias
梅津太郎·2022-11-28 13:18

NLP神经网络之一维卷积的处理【Conv1D】和GLU层

事实上，该层的主要思想与我们在图像分类任务中常用的Conv2D完全相同。Conv1D的不同之处在于它的过滤器沿着单个轴而不是两个轴移动。
子燕若水·2022-11-28 09:58

PY_DL_Machine Vision

简单卷积神经网络构成Conv2D层MaxPooling2D层每个Conv2D层和MaxPooling2D层的输出都是一个形状为(height,width,channels)
恶熊比比·2022-11-27 20:25

Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126或Could not load zlibwapi.dll

项目场景：Couldnotloadlibrarycudnn_cnn_infer64_8.dll.Errorcode126或Couldnotloadzlibwapi.dll问题描述paddle使用中调用Conv2D
weixin_44532467·2022-11-27 10:59

Visiom Transformer 代码实现--ViT

实际查看原作者的代码，他并没有使用线性映射层来做这件事，出于效率考虑，作者使用了Conv2d层来实现相同的功能。这是通过设置卷积核大小和步长均为patch_size来实现的。
码啥码·2022-11-26 19:26

深入浅出PyTorch——PyTorch可视化

ResNet18的结构进行展示importtorchvision.modelsasmodelsmodel=models.resnet18()print(model)#打印结果ResNet((conv1):Conv2d
寂ღ᭄秋࿐·2022-11-26 14:35

conv2d的输入_PyTorch Conv2d中的四种填充模式解析

本文首发自【简书】用户【西北小生_】的博客，未经允许，禁止转载！PyTorch二维卷积函数torch.nn.Conv2d()有一个“padding_mode”的参数，可选项有4种：'zeros','reflect','replicate'or'circular'，其默认选项为'zeros'，也就是零填充。这四种填充方式到底是怎么回事呢？padding_mode(string,optional):`
weixin_39685392·2022-11-26 07:52

Pytorch中的卷积与反卷积详解(conv2d和convTranspose2d)

Pytorch中的卷积与反卷积详解(conv2d和convTranspose2d)卷积和反卷积是图片计算在深度学习中常用的上采样和下采样操作。
disanda·2022-11-26 01:59

Pytorch【60天修炼计划】之第二阶段——进阶：卷积神经网络之LeNet

这是LeNet的网络结构：input[1,32×32](channels,weight*height)Conv2d[1,6,5×5](in_channels,out_channels,kernel_s
Bread Sir·2022-11-25 14:59

RepVGG论文详解（结合代码）

目录1.简介2.RepVGG详情2.1RepVGGBlock2.2结构重参数化2.2.1融合Conv2d和BN，将三个分支上的卷积算子和BN算子都转化为卷积算子（包括卷积核和偏置）2.2.2将每个分支都扩充为一个
Orange_sparkle·2022-11-25 08:30

0.前言 与 Eigen库的使用整理

[C++基于Eigen库实现CRN前向推理]前言：背景与Eigen库的使用整理前言：(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d
爱自己没情敌丶·2022-11-25 07:21

3.TransposedConv2d实现 （含dilation）

CRN前向推理]第三部分：TransposedConv2d实现（含dilation）前言：(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d
爱自己没情敌丶·2022-11-25 07:48

PyTorch(14)---使用现有的模型及其修改

修改模型让VGG16解决10分类问题print打印查看VGG16的模型是什么：VGG((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride
莫听穿林打叶声@·2022-11-25 00:49

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（三）：VGG11网络结构

VGGVGG11VGG13VGG16VGG19ResNetResNet18ResNet34ResNet50ResNet101ResNet152VGG((features):Sequential((0):Conv2d
lockonlxf·2022-11-24 23:06

（pytorch进阶之路三）conv2d

写在前面：二维卷积比较简单，原理略过但还是大致说一下，in_channel=2，out_channel=3，所以kernel的数量是6，输出的每个通道由输入的每个通道与各自的kernel进行卷积操作，每个输出通道再将卷积操作的矩阵再加起来，最后将所有输出通道的矩阵拼接。步长为1的情况下，输出大小=输入大小-核的大小+2*padding大小+1所以我们要让输出和输入大小一致，根据公式可以计算出pad
likeGhee·2022-11-24 20:48

conv2d() received an invalid combination of arguments - got

实战错误：运行该代码无错con=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=3,kernel_size=(3,3))运行下面出现错误con(img)TypeError:conv2d
哎呀，哎呀·2022-11-24 11:32

经典卷积神经网络Python，TensorFlow全代码实现

__init__()self.c1=Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),activation='sigmoid')self.p1=MaxPoo
全栈O-Jay·2022-11-24 00:12

卷积神经网络学习

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpaddlefrompaddle.nnimportConv2Dfrompaddle.nn.initializerimportAssignw=np.array([1,0,-1],dtype='float32')w=w.reshape([1,1,1,3])conv=Conv2D
咕噜qqq·2022-11-23 16:33

PyTorch中网络里面的inplace=True字段的意思

True的意思是进行原地操作，例如x=x+5，对x就是一个原地操作，y=x+5,x=y，完成了与x=x+5同样的功能但是不是原地操作，上面LeakyReLU中的inplace=True的含义是一样的，是对于Conv2d
曙光_deeplove·2022-11-23 13:36

卷积神经网络系列以及代码实现继往开来的backbone（Lenet,AlexNet,ZFNet,VggNet,gooleNet,DenseNet,DPN双路网络）

keras实现代码defLeNet():model=Sequential()model.add(Conv2D(32,(5,5),strides=(1,1),input_shap
just-solo·2022-11-23 09:31

网络优化-结构重参数化

1，结构重参数化把多分枝中的操作都变为同样大小的卷积核融合Conv2d和BN将BN转换为3×3卷积核多分枝融合
提着小灯找呀找·2022-11-23 08:10

swin-transformer代码详解

patchpartition首先是patchpartition结构，该模块的作用是对输入的原始图片通过conv2d进行裁剪为patch_size*patch_size大小的块（不是window_size
社区小铁匠·2022-11-23 08:33

Swin-Transformer详解

Swin-Transformer的总体流程，下面本文将对网络中每一个结构做详尽介绍：1.PatchPartition（图像块分割）+LinearEmbeding（线性嵌入）两个过程的实现为使用一个二维卷积（Conv2d
提着小灯找呀找·2022-11-23 08:54

PyTorch笔记 - R-Drop、Conv2d、3x3+1x1+identity算子融合

torch.nn模块：https://pytorch.org/docs/stable/nn.htmlR-Drop-RegularizedDropoutforNeuralNetworksDropoutLayers：dropout比例、np.random.binomial二项相乘2021.10.29论文，微软：R-Drop-RegularizedDropoutforNeuralNetworks，神经网
SpikeKing·2022-11-23 04:08

Pytorch——Conv2d、conv2d

Conv2d、conv2d是pytorch中进行卷积操作的2个类，虽然只是首字母大小写不同，使用起来方法也不一样，一个是类，一个是函数。
NPC_0001·2022-11-23 04:37

tensorflow2.0 --- Conv2D（1.0中是conv2d）

tensorflow2.0中的https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Conv2D作用tf.keras.layers.Conv2D
喵喵喵喵喵咪猫·2022-11-23 04:37

Tensorflow中conv2d的两种padding方式（SAME与VALID）选择以及与Pytorch中对比

说明自己的学习总结，参考了其他一些博客并加上了自己的一些理解，所以有部分直接复制的内容变量表示会不同（侵删），如有谬误，欢迎指正基础知识变量表示输入图片的宽和高：i_w和i_h输出特征图的宽和高：o_w和o_h过滤器的宽和高：f_w和f_h宽和高方向的步长：s_w和s_h宽和高方向总的补零个数：pad_w和pad_h顶部和底部的补零个数：pad_top和pad_bottom左部和右部的补零个数：p
gouchen_·2022-11-23 04:02

02.计算机视觉（上）

卷积（Convolution）池化（Pooling）ReLU激活函数批归一化（BatchNormalization）丢弃法（Dropout）a.卷积算子应用举例（1）黑白边界检测,使用Conv2D算子设置宽度方向的卷积核为
起跳的小糖·2022-11-23 03:36
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