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  • b站小土堆pytorch学习记录—— P17 土堆说卷积操作


    文章目录

    • 一、前置知识
      • 什么是卷积操作
    • 二、代码

    一、前置知识

    什么是卷积操作

    推荐几个高赞博客:

    卷积最容易理解的解释

    卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解

    还有pytorch官网的动态图:

    pytorch卷积

    二、代码

    import torch
    import torch.nn.functional as F
    
    input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
                         [0, 1, 2, 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]])
    
    input = torch.reshape(input, (1, 1, 5, 5))
    kernel = torch.reshape(kernel, (1, 1, 3, 3))
    
    print(input.shape)
    print(kernel.shape)
    
    output1 = F.conv2d(input, kernel, stride=1)
    print(output1)
    
    output2 = F.conv2d(input, kernel, stride=2)
    print(output2)
    
    output3 = F.conv2d(input, kernel, stride=1,padding=1)
    print(output3)
    
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