二维卷积可以处理二维数据 nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True))参数： in_channel: 输入数据的通道数，例R
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2020-08-22 21:59:00
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这里只做理解，不放官方文档。 1.nn.Conv1d感觉一张图就 ...
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2021-08-13 00:10:00
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conv,BN,Linear conv:https:For_Future/article/details/83240232 1)conv2d.weight shape=[输出channels,输入channels,kernel_size,kernel_s
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2020-08-29 18:10:00
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官方文档在这里。conv2d具体不做介绍了，本篇只做pytorch的API使用介绍.torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, pa
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2022-01-09 15:15:49
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原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/xMRKOXOJHjPDgd0oFc6TxQ)1.通道数问题描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的channels，取决于图片类型；卷积操作完成后输出的out_channels，取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为下一次卷
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2022-07-14 16:26:34
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文章目录普通卷积复习Groups是如何改变卷积方式的实验验证参考资料普通卷积
原创
2022-05-25 10:54:42
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class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数:Conv2d( 输入channels, 输出channels, kernel_size,...
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2021-08-12 22:31:42
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import numpy as npimport tensorflow as tf#Input: xx_image = tf.placeholder(tf.float32,shape=[5,5])x
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2022-07-19 12:01:03
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函数原型nn.Conv2d(in_channels, #输入通道数(int) out_channels, #输出通道数，等于卷积核个数(int) kernel_size, #卷积核尺寸(int or tuple) stride=1, # 步长(int or tuple, optional) padding=0,
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2021-10-08 17:28:57
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import numpy as npimport tensorflow as tfx_image = tf.placeholder(tf.float32,shape=[5,5])x = tf.reshape(x_imag2)W =
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2022-07-19 16:40:21
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1. tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input, # 张量输入 filter, # 卷积核参数 strides, # 步长参数 padding, # 卷积方式 use_cudnn_on_gpu=None, # 是否是gpu加速 data_format=None, # 数据格式，与步长参数配合，决定移动方式
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2023-01-13 06:36:30
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1、Conv1d 定义class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 自然语言处理中一个句子序列，一维的，所以使用C
先看一下CLASS有哪些参数： torch.nn.Conv2d( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros' )
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2020-02-24 21:51:00
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1. 卷积概念卷积的过程：如下图所示，用一个3*3的卷积核在5*5的图像上
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2022-11-14 23:06:22
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官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/conv2d接口如下tf.nn.conv2d(input, filters, strides, padding, data_format=‘NHWC’,
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2022-01-05 14:10:18
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tf.nn.conv2d(input, #指需要做卷积的输入图像，给定形状为[batch, in_height, in_width, in_channels]的输入张量。具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]filter, #形状为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的滤
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2018-12-17 23:13:00
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Depthwise Separable Convolution 1.简介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于2017年的CVPR中在论文”Xception: deep learning with depthwise separable convolution
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2018-07-07 22:13:00
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容易忘，记录一下tf.nn.conv1d( value, filters, stride, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)value的格式为：[batch, in_width, in_channels]
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2022-12-02 16:11:21
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问题背景：假如我现在有一个矩阵为image，卷积核为weight,卷积时不填充，则卷积后的结果为convimage =[[[[ 1. 2. 3. 4. 5.] [ 6. 7. 8. 9. 10.] [11. 12. 13. 14. 15.] [16. 17. 18. 19. 20.] [21. 22. 23. 24. 25.]] [[26. 27...
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2022-02-11 10:55:26
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问题背景：假如我现在有一个矩阵为image，卷积核为weight,卷积时不填充，则卷积后的结果为convimage =[[[[ 1. 2. 3. 4. 5.] [ 6. 7. 8. 9. 10.] [11. 12. 13. 14. 15.] [16. 17. 18. 19. 20.] [21. 22. 23. 24. 25.]] [[26. 27...
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2021-12-30 10:09:29
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