# 如何实现反卷积（转置卷积）PyTorch 2D
在深度学习中，反卷积（或称为转置卷积）在图像生成和恢复任务中起着重要作用。本文将逐步讲解如何在PyTorch中实现2D反卷积操作，适合初学者熟悉相关概念与技术步骤。
## 整体流程
以下是实现反卷积的整体流程：
| 过程 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 创建输入张量
看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；2. FCN全卷积
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2023-12-19 22:09:54
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卷积是一种基本的数学操作，常用于信号处理和图像处理领域。在计算机视觉中，卷积操作是一种重要的技术，用于提取图像的特征并进行图像处理。卷积操作基于一个卷积核（也称为滤波器或权重），它是一个小的矩阵或张量。卷积操作通过将卷积核与输入数据进行点乘，并将结果求和来计算输出数据的每个元素。在二维图像处理中，卷积操作可以理解为在图像上滑动卷积核，并在每个位置上执行一系列乘法和求和操作。卷积核的大小和形状决定了
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2024-09-23 11:51:33
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1.前言
传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。
对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数
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2024-06-19 09:11:33
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目录说明用矩阵乘法实现卷积第一步第二步第三步第四步转置卷积参数padding参数stride和output_padding（情况一）参数stride和output_padding（情况二）参数dilation卷积+转置卷积做因果网络说明开始接触卷积网络是通过滑窗的方式了解计算过程，所以在接触转置卷积时很蒙圈。实际上抛开滑窗的计算方式，用矩阵乘法实现卷积操作，然后理解转置卷积就极其简单了。并没有查看
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2023-09-06 09:49:40
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反卷积的计算与加速介绍插值补零法交错相加法小卷积核法 介绍反卷积（标准叫法为转置卷积），是卷积的一种逆运算（注意：是卷积的逆运算，不是卷积的逆过程），属于上采样的一种，在计算机视觉的深度学习领域中被广泛用作超分辨率重建等。反卷积的详细推导过程可以看这篇。反卷积(Transposed Convolution)详细推导本文将介绍三种反卷积计算方法（三种计算方法在数学上完全等价），并且简述每种方法的优
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2023-10-12 13:16:04
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什么是卷积卷积就是把卷积核放在输入上进行滑窗，将当前卷积核覆盖范围内的输入与卷积核相乘，值进行累加，得到当前位置的输出，其本质在于融合多个像素值的信息输出一个像素值，本质上是下采样的，所以输出的大小必然小于输入的大小，如下图所示：什么是反卷积反卷积和转置卷积都是一个意思，所谓的反卷积，就是卷积的逆操作，我们将上图的卷积看成是输入通过卷积核的透视，那么反卷积就可以看成输出通过卷积核的透视，具体如下图
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2023-12-09 14:42:06
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常用的下采样通过卷积和池化操作，不断缩小图像尺寸，减少矩阵的采样点数。上采样通过反卷积或者插值操作，不断扩大图像尺寸，增加矩阵的采样点数。卷积操作本身上是一种特征抽取，数据压缩的过程。而反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核，再进行正向卷积。但是该反卷积并不是卷积的逆过程，一旦卷积操作后，是无法通过反卷积还原回去的。反卷积更准确地讲应该是转置卷积。
pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下：class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True)
class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kern
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2023-11-26 15:29:51
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key1:FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保
Pytorch之卷积网络卷积操作互操作原理图 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使⽤更加直观的互相关（crosscorrelation）运算。计算如下：代码原理def corr2d(X, K):
"""计算卷积操作(互操作)"""
h, w = K.shape
# 得到卷积后
Y = t.zeros((X.shap
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2023-09-27 09:31:19
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# 使用 PyTorch 实现 2 倍上采样的反卷积操作
在计算机视觉和深度学习中，上采样是一项重要操作，常用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像。反卷积（Deconvolution）或转置卷积（Transposed Convolution）是实现上采样的一种有效方法。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现反卷积进行 2 倍上采样，并给出相应的代码示例。
## 反卷积的基本概念
反卷积通常用
原创
2024-08-10 04:28:01
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tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积）首先无论你如何理解反卷积，请时刻记住一点反卷积操作是卷积的反向接下来介绍一下反卷积的函数conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding=“SAME”, data_format=“NHWC”, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法
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2024-01-28 03:14:53
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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,
# PyTorch 中的特征图反卷积
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是处理图像和信号的关键技术。反卷积（也称为转置卷积或上采样卷积）是一种用于将低分辨率特征图变换为高分辨率特征图的方法。这一过程通常用于图像生成、分割和超分辨率等任务。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现反卷积，并给出相关的代码示例。
## 反卷积的基本概念
反卷积的目标是从一组特征图中恢复出更高维的输出。与普通卷积
TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和samepytorch里面的padding么有这两个选项，它是数字0,1,2,3等等，默认是0所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的：tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系，不能任意的输出大小；而nn输出大小可以通过padding进行改变nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式：H和W的计算cl
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2023-10-10 11:11:29
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目录1. 语言描述2. 代码验证： 1. 语言描述在Pytorch1.13的官方文档中，关于nn.Conv2d中的groups的作用是这么描述的： 简单来说就是将输入和输出的通道（channel）进行分组，每一组单独进行卷积操作，然后再把结果拼接（concat）起来。比如输入大小为，输出大小为，。就是将输入的4个channel分成2个2的channel，输出的8个channel分成2个4的cha
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2023-11-09 16:43:47
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pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是：torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, paddi
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2023-07-29 14:42:56
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三维卷积1. 大致的结构下面就是 3D 卷积，其过滤器深度小于输入层深度（核大小<通道大小）。因此，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。2. 2D与3D对比2D常用于计算机视觉、图像处理领域： 2D 卷积2D卷积操作如
Lecture_10 卷积神经网络 Convolutional Neural Network一、重点回顾——卷积神经网络的结构（一） 卷积层：特征提取1. 卷积核尺寸的确定（1） 单输入通道滤波器filter/卷积核kernel在输入图像上滑动，遍历，并做数乘运算（对应元素相乘）再相加【即互相关运算】得到输出。（2）3输入通道（3）N输入通道 输出通道的高和宽 = 输入通道的高和宽 - 卷积核的高
