conv2d详解--在数组和图像中的使用

1、环境要求

1、需要安装Pytorch依赖
2、官方文档conv2d
3、图片需要CIFAR10数据集

2、原理讲解

将原始二维数据，通过卷积核进行运算，得到运算结果，具体运算步骤：


通过卷积核，覆盖输入数据，将选中的数据进行相乘后再相加，则得到输出数据

反复计算到最后，得到输出结果

这里只是在卷积核安全覆盖在原始图像上时才进行计算，但也可以继续向四周移动，不是完全覆盖，只要有覆盖即可计算，多出的地方补0即可；
这里也是左右上下移动都是一格一格移动，也可以每次移动两格；
上面说的两种情况，是conv2d中的padding参数和stride参数不是默认值的情况

3、函数要求

函数原型：

参数要求：

最新官网上面要求输入数据为int就行了，这是针对图片数据，在数组数据中，需要tensor数据类型，详细区别见如下例子

1. 输入要求是tensor数据类型，并且需要minibatch和输入通道，原始的二维数组没有，需要用reshape进行变换
2. 卷积核也是相同的要求

3、例子使用

3.1、数组

代码：

import torch
import torchvision
import torch.nn.functional as F


# 输入数据
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]])

print("原始input shape",input.shape)   # torch.Size([5, 5])
input = torch.reshape(input,(1,1,5,5))    # 进行格式转换，添加前面两个参数,batchsize=1，channel=1，数据是5*5     torch.Size([1, 1, 5, 5])
print("torch.shape后的shape",input.shape)

# 卷积核
kernel = torch.tensor([[1,2,1],
                       [0,1,0],
                       [2,1,0]])

kernel = torch.reshape(kernel,(1,1,3,3))

# 默认卷积使用，padding=0，stride=1
output1 = F.conv2d(input,kernel)
print("默认卷积",output1)

# padding = 1,stride = 1
output2 = F.conv2d(input,kernel,padding = 1,stride = 1)
print("padding = 1,stride = 1",output2)

# padding =1,stride = 2
output3 = F.conv2d(input,kernel,padding =1,stride = 2)
print("padding =1,stride = 2",output3)
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输出：

3.2、图片

代码：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter


# download=False,我这里的数据集已经下载好了，就不用每次运行的时候都下载一次，可以在第一次的时候，改为True进行下载
# "./datasetvision"为存放路径
# transform=torchvision.transforms.ToTensor() 将图片数据使用torchvision进行格式转换
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./datasetvision",train=False,
                                       transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=False)

# 数据预处理，batch_size=64表明每次获取的数据个数为64张
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)


# 简单神经网络定义
class ConNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConNet, self).__init__()
        # 输入通道 因为是彩色图像RGB 所以输入通道是3层，输出6层，卷积层是3*3
        self.conv2d = Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=3,stride=1,padding=0)

    #定义具体函数体
    def forward(self,x):
        result = self.conv2d(x)
        return result


Work = ConNet()
print(Work)  # 打印一下神经网络结构：  ConNet((conv2d): Conv2d(3, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)))

# 使用tensorboard进行文件夹命名
write = SummaryWriter("logsConv2d")

# data是dataloader中的元组
step = 0
for data in dataloader:
    imgs,target = data

    # print("原始图像",imgs.shape)  #前后差异
    # print(output.shape)
    write.add_images("input",imgs,step)  # 将初始图像放入tensorboard进行对比

    output = Work(imgs)  # 进行图像卷积
    output = torch.reshape(output,(-1,3,30,30))   # 这里因为卷积的时候，将输出通道定义为6个通道，board不知道如何展示，所以使用reshape进行转换
    write.add_images("output",output,step)
    step = step+1

write.close()
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结果：