# Pytorch卷积的公式解析与应用
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉和图像处理任务中表现出色，而卷积操作是其核心计算步骤之一。在本文中，我们将详细探讨PyTorch中的卷积实现，介绍卷积的基本公式，并提供代码示例以帮助理解。
## 卷积的基本公式
卷积是一种数学操作，在图像处理中的定义可以用以下公式表示：
$$
y(i, j) = \sum_{m=0}^{M-1} \sum_{n=0
主要内容： 1 实现基于Parameter的GCN层定义； 2 调整模型以实现Batch计算； 3 基于Linear全连接层的GCN层定义； 4 DGL和Pytorch_geometric对GCN的定义； 5 基于Conv2D的GCN图卷积的方式的定义（待补充）；一、基于Parameter的GCN层定义import math
from torch import nn
import torch.nn
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2023-11-12 09:17:50
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文章目录前言一、前置知识二、torch.nn.Conv2d三、torch.nn.Conv1d 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、前置知识 上图就是一个多过滤器（过滤
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2023-09-02 11:19:13
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池化常在卷积神经网络中使用，可以调节数据维数，抑制噪声、降低信息冗余、降低模型计算量、防止过拟合等作用。池化没有可学习的参数，与激活函数较为相似，池化在一维或多维张量上的操作与卷积层也有相似之处。 池化最初作用是降低数据量，使模型更容易训练，称为下采样(down-sampling)或下池化
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2023-08-11 16:38:08
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说明本篇博客记录的是论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中的实验实现过程，一篇介绍使用CNN对句子进行分类的论文。尽管网上有些代码已经实现了使用CNN进行句子分类(TextCNN),但是是基于Theano来实现的，本文将介绍使用TensorFlow来实现整个论文的实验过程，一方面熟悉使用TensorFlow API,
这个神经网络主要是针对图像的。 图像卷积信号卷积本质上就是：$t$ 时刻的系统输出应该为 $t$ 时刻之前冲击信号在 $t$ 时刻响应的叠加。如果不懂可先去阅读博客：信号卷积。信号卷积的离散形式定义为$$(f*g)(t) = \sum_{\tau = -\infty}^{+\infty}f(\tau)g(t - \tau)$$这里的 $f(t)$ 理解为冲击信号在不同时刻 $t$ 发生的
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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# 卷积公式在Python中的应用
卷积（Convolution）是信号处理与数学分析中的一个基本运算，广泛应用于图像处理、信号处理、机器学习等领域。在这篇文章中，我们将介绍卷积的基本概念，如何在Python中实现卷积算法，并给出实际的代码示例。为更好地理解卷积操作，我们还将通过可视化的方式展示卷积的作用。
## 卷积的基本概念
在数学中，卷积是一种运算，它的作用是将一个函数与另一个函数进行
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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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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深度学习笔记（46） 深度卷积网络学习1. 学习内容2. 第一层3. 第二层4. 第三层5. 第四层6. 第五层 1. 学习内容深度卷积网络到底在学什么？来看一个例子，假如训练了一个卷积神经网络，是一个Alexnet，轻量级网络 希望将看到不同层之间隐藏单元的计算结果 可以这样做，从第一层的隐藏单元开始，假设遍历了训练集 然后找到那些 使得单元激活最大化的一些图片或者图片块 换句话说，将训练集经
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2024-10-25 13:02:04
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CNN卷积层平移不变性，局部性虽称为卷积，但用的是互相关运算(不翻转)，而非信号处理中的卷积(翻转)概念影响前向计算的所有可能输入区域称为感受野填充(padding) 是在输入高宽两侧填充，通常为0，控制输出形状的减少量步幅(stride) 是卷积核每次滑动的大小，使得输出形状成倍减少conv_valid = keras.layers.Conv2D(
filters=1,
ker
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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一、卷积神经网络卷积神经网络包括：卷积层、激活函数、池化层、全连接层通常把神经网络的隐藏层分为 卷积层和池化层二、卷积层块一般包括：卷积层+激活函数+汇聚层（池化层，又叫下采样层）三、概念及作用1）卷积层（Convolutional layer）通过卷积操作（线性操作，即在原始图像上平移）对输入图像进行降维和特征提取如图所示，卷积层实际上，就是按照模板（卷积核）的样子扫描原始图像，图像的
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2023-08-26 12:55:16
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卷积运算的精髓在于每一个卷积层的卷积核的维度，特别是多维度的情况下，我们在思考多维度的卷积运算的时候，我们需要先搞明白假如卷积核为（c1,c2,1,1）的这种维度下的情况是如何的？每一层的卷积核为1维的情况下，这种情况是如何计算的？请看上图，如图所示，我已经把2*3*1*1的卷积核展开，分别先按照输出通道维数，输入通道维数，接着1*1的矩阵数字展开成一个2维的矩阵，在这种情况下，我们
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2023-09-22 06:54:00
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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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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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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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