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pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解
脚本专栏 2025/1/4 佚名
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Conv2d的简单使用

torch 包 nn 中 Conv2d 的用法与 tensorflow 中类似，但不完全一样。

在 torch 中，Conv2d 有几个基本的参数，分别是

in_channels 输入图像的深度

out_channels 输出图像的深度

kernel_size 卷积核大小，正方形卷积只为单个数字

stride 卷积步长，默认为1

padding 卷积是否造成尺寸丢失，1为不丢失

与tensorflow不一样的是，pytorch中的使用更加清晰化，我们可以使用这种方法定义输入与输出图像的深度并同时指定使用的卷积核的大小。

而我们的输入则由经由 Conv2d 定义的参数传入，如下所示：

# 定义一个输入深度为1，输出为6，卷积核大小为 3*3 的 conv1 变量
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
# 传入原始输入x，以获得长宽与x相当，深度为6的卷积部分
x = self.conv1(x)

要注意的是，Conv2d中所需要的输入顺序为

batchsize, nChannels, Height, Width

其他的简单使用

同样的，与 Conv2d 类似的函数还有很多，类似 max_pool2d、relu等等，他们的使用方法与 Conv2d 极为类似，如下所示：

# relu函数的使用
F.relu(self.conv1(x))
# 池化函数的使用
F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)

以上这篇pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解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%。

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