Involution 个人理解 传统卷积具有 ： ①空间不变性：卷积核共享。能有效地节省模型参数，且能维护平移的等变性。由于不能引入过多的参数，所以采用比较小的卷积核，但是小的卷积核（如3*3）不能获得广的感受野 （因此involution更容易检测出大物体） ② 通道特异性：能在不同的通道中包含不同的语义信息，在许多成功的深度神经网络上表现出比较多的冗余性 原本卷积核需要的参数数量 = C0（输
参考： 前言： 卷积在 NR Modulaiton，OFDM, Beam, MIMO等技术里面都会涉及到。目录： 卷积等式 狄拉克函数卷积性质 例1： L
1）卷积层class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W)，输出尺度（N,Cout,Hout,Wout）的计算方式： 说明stride: 控制相关
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2023-11-17 15:08:25
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目录1. 构建基本的神经网络1.1 定义自己的神经网络1.1.1 nn.Module类1.1.2 例子测试2 torch.nn库以及nn与nn.functional的区别3. 卷积层Convolution Layers3.1 卷积层CONV2D3.1.1 torch.nn.functional.conv2d3.1.2 torch.nn.Conv2d3.1.3 stride，padding，dil
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2024-01-22 10:52:15
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# 理解 PyTorch 中的 Dilation 形成网格
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）广泛应用于图像处理任务。卷积操作通过提取输入图像的特征来实现这一点。然而，标准卷积操作的局限之一是其对输入特征图的感受野（即网络能够“看到”的输入区域）的影响。为了解决这个问题，PyTorch 提供了一个功能强大的概念：**扩张卷积（Dilation）**。本文将探讨扩张卷积的原理，以及如何在 PyT
原创
2024-08-19 03:28:51
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数据处理scikit-image：用于图像io和变换 pandas：为了更方便地处理csv文件忽略警告信息import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')plt使用matplotlib的过程中，常常会需要画很多图，但是好像并不能同时展示许多图 plt.show()之后，程序会暂停到那儿，并不会继续执行下去。如果需要继续执行程序，就要关闭图片 那如何
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2024-05-17 15:07:54
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# AutoGrad 自动求导机制
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch import optim
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2023-12-24 21:34:58
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文章目录前言一、前置知识二、torch.nn.Conv2d三、torch.nn.Conv1d 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、前置知识 上图就是一个多过滤器（过滤
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2023-09-02 11:19:13
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池化常在卷积神经网络中使用，可以调节数据维数，抑制噪声、降低信息冗余、降低模型计算量、防止过拟合等作用。池化没有可学习的参数，与激活函数较为相似，池化在一维或多维张量上的操作与卷积层也有相似之处。 池化最初作用是降低数据量，使模型更容易训练，称为下采样(down-sampling)或下池化
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2023-08-11 16:38:08
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在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发了一些图像分类器。像
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2024-05-17 09:53:04
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首先先说明第一个答案，也就是PyTorch中卷积层的计算方法，其实这点很多人可能在书上已经看过图了，我只是用代码复现一遍我们把所有变量都明确，首先是输入变量，我们设为2 * 2的全1矩阵，如下： 然后初始化一个二维卷积层，并输出其weight和bias，如下：我们可以看到，weight和bias都有两个值，这是因为我们定义了输出通道为2，所以给我们分配了两个卷积核，然后可以看到权值分别为0.784
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2023-11-02 07:09:33
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先来看看pytorch二维卷积的操作API现在继续讲讲几个卷积是如何操作的。一. 普通卷积torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)普通卷积时group默认为1 dilation=1（这里先暂时不讨论dilati
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2023-09-26 18:09:29
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目录一、Conv2d 二、Conv2d中的dilation参数一、Conv2d首先我们看一下Pytorch中的Conv2d的对应函数（Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]）：torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kern
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2023-08-10 12:43:03
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官方的api介绍：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=nn conv2d#torch.nn.Conv2dPytorch中nn.Conv2d的用法nn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。先看一下接口定义：class torch.nn.Con
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2023-11-15 20:04:23
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PyTorch构建卷积层二维图像卷积一、 二维卷积层的实现1. 手动实现二维卷积层2. Pytorch的卷积层API实现二、 二维卷积层的填充和步幅 二维图像卷积使用全连接层来处理图片时，如果图片的尺寸比较大，那么就会出现参数爆炸的情况，模型复杂度直线提升而难以训练。为了降低模型的复杂度，提出了卷积层的概念。 卷积层是在全连接层的基础上，对于参数的取值加以限制来降低模型的复杂度。基于这样两种假设
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2023-08-08 09:08:08
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文章目录简介为什么要用卷积卷积神经网络的由来什么是卷积定义解释卷积运算信号分析离散卷积例子：丢骰子图像处理卷积操作 简介为什么要用卷积卷积操作是机器视觉，乃至整个深度学习的核心。首先看为什么卷积这么厉害。我们所有的图片，如灰度图，每一个像素点都有一个灰度值，构成一个矩阵。设长宽为28像素，则该矩阵大小为28*28。对于彩色图片也一样，他是由rbg三种颜色构成，我们看成三张像素图，也就是三个灰度图
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2023-09-10 16:32:02
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卷积函数注： 函数语法、参数介绍、shape、变量、Example，均转自 PyTorch 中文手册。 说实话 PyTorch 中文手册 对于参数in_channels和out_channels的讲解还是不够详细。 所以我参考了另一篇博客 【PyTorch学习笔记】17：2D卷积,nn.Conv2d和F.conv2d 来讲解这两个参数的意义。函数语法：一维class torch.nn.Conv1d
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2024-02-19 11:17:11
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前言上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层#常用网络层函数nn.Linear对信号进行线性组合nn.Conv2d对多个二维信号进行二维卷积nn.MaxPool2d对二维信号进行最大值池化nn.ReLU最常用的激活
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2024-01-03 09:39:15
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Pytorch学习 - Task5 PyTorch卷积层原理和使用1. 卷积层（1）介绍 （torch.nn下的）1) class torch.nn.Conv1d() 一维卷积层2) class torch.nn.Conv2d() 二维卷积层卷积尺寸的计算padding的两种方式空洞卷积简化版尺寸计算公式：完整版尺寸计算公式：3) class torch.nn.Conv3d() 三维卷积层（2）
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2023-08-28 10:24:35
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本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。 目录文章目录前言一、卷积过程1.最简单的二维互相关 2.以RGB为例的多通道卷积二、conv2D的相关参数1.conv2D的形式：2.参数解析三、示例代码 前言本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。
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2023-10-19 06:10:33
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