F.conv2d

PyTorch中F.conv2d从ONNX到TensorRT的支持

前言在使用PyTorch进行网络训练得到.pth模型文件后，我们可能会做一些模型部署和加速的工作。这里一般会涉及到将PyTorch模型转为ONNX模型的过程。PyTorch自带了ONNX转换方法（torch.onnx.export），可以很方便的将一些仅包含通用算子的网络的PyTorch模型转为ONNX格式。另一方面，TensorRT是NVIDIA推出的一款高效深度学习模型推理框架，其包括了深度学

TracelessLe·2023-10-10 15:59

Pytorch使用

中的模块，并在_init_函数中提前新建；（torch.nn.function中的通常为单纯的函数，如果有参数需要自己维护）Relu等激活函数本身没有参数，因此可以在forward函数中直接使用；那么F.conv2d

trcheng·2023-08-11 18:20

[Pytorch]卷积运算conv2d

文章目录[Pytorch]卷积运算conv2d一.F.Conv2d二.nn.Conv2d三.nn.Conv2d的运算过程[Pytorch]卷积运算conv2d一.F.Conv2dtorch.nn.functional.Conv2d

独行的喵·2023-08-02 14:27

基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线、画Loss曲线

系列文章目录基础学习——关于卷积层的记录基础学习——nn.Unfold批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线

Chaoy6565·2023-06-22 22:15

基础学习——关于卷积层的记录

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Chaoy6565·2023-06-22 22:44

Pytorch模型转Caffe

1.支持的转换算子github上实现的PytorchToCaffe的代码，支持转换的算子如下（参见:pytorch_to_caffe.py）:F.conv2d=Rp(F.conv2d,_conv2d)F.linear

@BangBang·2023-03-26 07:40

论文阅读笔记--SiameseFC

scoremap的生成（卷积运算）defXcorr(self,x,z):out=[]foriinrange(x.size(0)):out.append(F.conv2d(x[i,:,:,:].unsqueeze

差不太多先生·2023-02-05 16:15

pytorch中nn.ReLU()和F.relu()有什么区别？

对于一些常见模块或者算子，在pytorch的nn模块和nn.functional中都有实现，例如nn.ReLU()和F.relu()，nn.Conv2d和F.conv2d()等。

꧁ 东风 ꧂·2023-01-24 11:48

简单易懂的利用F.conv2d函数进行卷积的前向传播和反向传播

nn.Conv2d的源码的时候，你会发现它还是调用的nn.functional.conv2d，如下图所示：显然这在前向传播中我们已经用的非常多了，有时候在跟踪里面会计算template和search的互相关，也是利用F.conv2d

laizi_laizi·2022-12-28 15:32

Python pyi文件

当用nn.conv2d()函数的时候，发现它内部其实是调用的F.conv2d()，而F.conv2d()的定义是在__init__.pyi文件里那么，pyi到底是什么文件呢pyi文件是Python的存根文件

hxxjxw·2022-12-20 12:44

nn.Unfold 批量切片、F.conv2d 指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层

nn.Unfold批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层文章目录nn.Unfold批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层前言1、nn.Unfold

Chaoy6565·2022-12-08 20:14

F.conv2d实现代码

importmathimporttorchimporttorch.nn.functionalasFdefconv(x,kernel,bais,stride,padding):'''x:n,cin,h,wkernel:cout,cin,kh,kw'''n,c,h,w=x.size()#获得x原始尺度信息x=F.pad(x,(padding,)*4)#获得kernel参数，计算输出特征图大小和x上划区

sherryhwang·2022-12-04 02:32

【Pytorch】torch.nn.functional.conv2d（F.conv2d） same padding实现方法（输入与输出大小相同）

torch.nn.functional.conv2d详解官方文档写的非常清楚，直接贴上来实现方法由于F.conv2d的padding最多只支持两个参数（对称填充）

小丫么小阿豪·2022-11-30 11:36

[Pytorch]torch.nn.functional.conv2d与深度可分离卷积和标准卷积

torch.nn.functional.conv2d与深度可分离卷积和标准卷积前言F.conv2d与nn.Conv2dF.conv2d标准卷积考虑Batch的影响深度可分离卷积深度可分离卷积考虑Batch

小王同学w·2022-11-30 10:31

PyTorch笔记 - Convolution卷积运算的原理 (1)

Convolution：元素：inputsize、kernelsize、stride、padding、group、dilation(膨胀)计算方法：F.conv2d、input展开+矩阵相乘、kernel

SpikeKing·2022-08-11 13:59

pytorch学习笔记（六）——pytorch中搭建神经网络

、神经网络基本骨架搭建nn.modulenn.Module的使用二、神经网络中一些神经结构的使用1.ConvolutionLayers卷积层（1）卷积操作示例（2）用代码验证上述卷积操作的正确性（使用F.conv2d

NA娜儿·2022-06-27 07:07

Pytorch函数使用记录

文章目录F.conv2d(函数式接口)torch.nonzerotorch.wheretorch.clamptorch.linspacetorch.repeattorch.topk|torch.sort

学习CV的菜鸟·2020-09-13 06:29

torch.nn.functional.conv2d的用法

对F.conv2d一样适用补充：在这里补充一个多维度卷积的公式：输入是：h×w×nc则卷积核应该与输入保持一样的维度：f×f×nc输出则取决于卷积核的个数：nc’h’=(h+2padding-f)

鱼木木和木木鱼·2020-08-19 03:03

PyTorch NN 常用函数

nn.functional.xxx区别:1.nn.Xxx封装了后者,更加方便,比如dropout用nn.Xxx时候只需要m.eval()即可让它失效.2.nn.Xxx更加方便,不用每次调用把参数都输入一遍.out=F.conv2d

黑山白雪m·2020-08-19 02:13

F.conv2d pytorch卷积计算

可以这样理解：nn.Conved是2D卷积层，而F.conv2d是2D卷积操作。

wanghua609·2020-06-28 20:50

torch.nn.functional.conv2d函数详解

F.conv1d与F.conv2d的区别在于：设input的大小为chanel*in_height*in_width，filter的大小为chanel*f_height*f_width。

Una_zh·2020-06-23 22:24

Pytorch的分组卷积

最近使用pytorch的时候遇到nn.Conv2d和F.conv2d中的groups参数设置问题，查阅了一些相关资料发现网上的回答并不是很清晰明朗，所以自己写一篇关于pytorch分组卷积的见解。

新代小新·2019-09-18 16:17

【PyTorch学习笔记】17：2D卷积,nn.Conv2d和F.conv2d

简述2D卷积很适合处理图像输入。以之前的MNIST为例，在使用MLP时，为方便全连接层的处理，将28乘28的输入flatten成了784维的向量，这样就要有784个权值。而使用了2D卷积以后，假设使用3乘3的卷积核，那么每次的输入都是卷积核扫过的3乘3大小的区域，这样就只需要有9个权值，参数量大大减少了。卷积操作：卷积核和扫过的小区域对应位置相乘再求和的操作，卷积完成后一般要加个偏置bias。一种

刘知昊·2019-04-05 10:16

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