# PyTorch中的卷积实现
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习中重要的组成部分，而卷积操作是CNN的核心。在PyTorch中，卷积操作是通过`torch.nn.Conv2d`等类来实现的。本文将详细介绍PyTorch中的卷积实现，包括相关的基本概念、代码示例以及其背后的原理。
## 1. 卷积的基本概念
卷积是一种线性操作，它通
原创
2024-09-01 05:40:32
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卷积操作略输入输出尺寸变化略PyTorch实现nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1.
padding=0,
dilation=1,
groups=1,
bias=True,
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2023-09-03 16:02:39
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正常卷积 Pytorch中卷积的API的常用参数：in_channels:Ci，输入通道数，即输入层的feature map的个数out_channels:Co，输出通道数，即输出层feature map的个数对feature map概念不清晰的可参考这篇博客，或观看吴恩达深度学习网课kernel_size：K，卷积核（也称滤波器）大小，如果只有一个值表明卷积核为方形，两个不同的值则为矩形stri
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2024-05-17 09:51:55
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论文: Dynamic Region-Aware Convolution 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdfIntroduction 目前主流的卷积操作都在空间域进行权值共享，而如果想得到更丰富的信息，只能通过增加卷积的数量来实现，这样不仅计算低效，也会带来网络优化困难。与主流卷积不同，local conv在不同
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2023-10-12 13:43:15
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卷积层1. 1d/2d/3d卷积Dimension of Convolution卷积运算：卷积核在输入信号(图像)上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。 卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取，所以在深度学习当中，可以把卷积核看成是特征提取器的检测器 AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学
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2024-08-08 10:30:20
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本文的一个很大目的，就是让我自己学会怎么扩展Pytorch的算子，从官方文档了解到，需要实现一个继承的函数，并且实现forward和b
原创
2024-07-24 14:03:14
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# 在PyTorch中实现CPU卷积的底层代码
在计算机视觉和深度学习的领域中，卷积操作是一个重要组成部分。PyTorch是一个流行的深度学习框架，允许我们在高层次上使用卷积操作。但是，如果你想了解底层如何实现CPU卷积，这篇文章将指导你进行手动实现。
## 流程概述
在实现卷积之前，我们需要了解一般的卷积操作流程。下面是实现CPU卷积的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-03 06:57:30
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写这个主要是因为去年做项目的时候 需要对网络进行剪枝 普通卷积倒没问题 涉及到组卷积通道的裁剪就对应不上 当时没时间钻研 现在再看pytorch 钻研了一下 仔细研究了一下卷积的weight.data的存储1.搭建网络这里先随便搭建一下网络 放几个深度可分离卷积和普通卷积import torch.nn as nn
def autopad(k, p=None): # kernel,
卷积操作：
# 1. 卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：
# 2. 卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道 进行 对应位置元素 的乘法，即用乘法操作“*”，得到一个与卷积核形状一样的矩阵M
# 3. 将第2步中卷积结果矩阵M中的所有元素相加，得到卷积核conv_i在当前通道的卷积结果：标量su_i
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2023-09-20 16:59:27
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第一章 卷积层1.对全连接层使用平移不变性（核不变）和局部性得到卷积层 2.卷积层将输入和卷积核进行交叉相关（卷积其实是交叉相关的180°翻转），加上偏移后得到输出 3.核矩阵和偏移是可学习的参数（核也在动态更新） 4.核矩阵的大小是超参数 5.全连接层权重会随着输入的变大会变得超级大，卷积不会产生这个问题 （含有全连接层的网络输入数据的大小应该是固定的，这是因为全连接层和前面一层的连接的参数数量
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2024-05-31 10:23:49
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Pytorch深度学习-网络层之卷积层卷积概念Pytorch中卷积实现—nn.Conv2d()Pytorch中转置卷积—nn.ConvTranspose 卷积概念什么是卷积？卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行先乘后加的运算以上图为例，中间为卷积核，在输入图像上进行滑动，当滑动到当前位置时，其卷积运算操作是对卷积核所覆盖像素，进行权值和对应位置处像素的乘加： 这样才输出作为f
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2024-04-26 15:31:36
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卷积神经网络CNN 学习总结归纳 这里写目录标题卷积神经网络CNN 学习总结归纳1.CNN的学习过程2.相关概念的详细解析3.卷积层，池化层，全连接层前言一、feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释总结 1.CNN的学习过程2.相关概念的详细解析3.卷积层，池化层，全连接层前言CNN的学习过程：更新卷积核的值（更新提取的图像特征） 网络不断前后向的计算学习
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2023-12-24 18:52:00
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当使用反向传播的时候，每个节点，或者每个要更新的参数，都会求出一个对应的梯度，然后对参数进行优化，最终达到Loss降低的目的， 梯度下降。反向传播
原创
精选
2024-07-16 10:36:32
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1. 卷积原理① 卷积核不停的在原图上进行滑动，对应元素相乘再相加。② 下图为每次滑动移动1格，然后再利用原图与卷积核上的数值进行计算得到缩略图矩阵的数据，如下图右所示。import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
[0, 1, 2
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2023-09-17 18:12:06
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一、特征1、提取（1）不同大小卷积核 常用大小的卷积核有1x1,3x3,5x5，1x1的卷积核多用来改变通道数，从而改变计算量；3x3的卷积核常用于提取特征，比5x5常见；7x7的卷积核用于需要关注空间特征时候，且不会过多使用。 模型（卷积层）参数：输入 W x H x C, 卷积核 KxK，输出 w x h x c 模型参数量计算: K*
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2023-12-25 18:59:30
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一、1d/2d/3d卷积卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。 卷积过程类似于用一个模板去图像上寻找与他相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积 
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2024-02-24 01:26:12
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使用autoencoder训练mnist训练集，pytorch实现
原创
2023-05-07 18:47:43
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论文地址： Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results 工程地址：github链接1. 介绍 可变形卷积能够很好地学习到发生形变的物体，但是论文观察到当尽管比普通卷积网络能够更适应物体形变，可变形卷积网络却可能扩展到感兴趣区域之外从而使得不相关的区域影响网络的性能，由此论文提出v2版本的可变形卷积神经网络(DCNv2)，通过更有
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2024-01-21 09:40:53
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什么是卷积？来看这张图输入图像是224*224*3 即图片尺寸是224*224，3个通道；输出图片尺寸是224*224，64个通道个人认为，卷积就是图片经过卷积核的映射过程，如下图所示什么是通道？在卷积操作中一般要求设置的in_channel和out_channel在一遍jpg，png图片中，in_channel=3，为RGB三个通道，RGB的不同可以调整图片的色彩out_channel则表示卷积
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2023-09-22 15:25:23
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理解1x1卷积核一.1x1卷积核的提出二.1x1卷积核的应用2.1.多通道数据中1x1卷积的作用2.2.单通道数据中1x1卷积的作用2.3.应用非线性 一.1x1卷积核的提出《Network in network》这篇经典论文可以说是最早使用1x1卷积核并做出相应解释的,是一篇非常经典并且影响深远的论文，之后的Googlenet和ResNet模型中的inception块和残差块均有借鉴其1x1卷
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2024-02-04 21:41:52
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