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我就废话不多说了,直接上代码吧!

conv1=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)
conv2=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)
 
inputs=torch.Tensor([[[[1,2,3],
           [4,5,6],
           [7,8,9]]]])
print("input size: ",inputs.shape)
outputs1=conv1(inputs)
print("output1 size: ",outputs1.shape)
outputs2=conv2(inputs)
print("output2 size: ",outputs2.shape)
 
输出:
input size: torch.Size([1, 1, 3, 3])
output1 size: torch.Size([1, 2, 3, 3])
output2 size: torch.Size([1, 2, 1, 1])

padding是指卷积前进行padding,这样保证输出的图像形状大小与输入相同,但是通道数channel改变了。

以上这篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。