nn.
Conv 2d是PyTorch中的一个二维卷积层。它有多个
参数需要解析。首先，in_channels表示输入的通道数，对于RGB图像来说，通道数为3。然后，out_channels表示输出的通道数，可以理解为卷积核的数量。接下来，kernel_size表示卷积核的大小，一般情况下我们使用的是方形的卷积核，所以只需要写一个整数表示卷积核的边长。stride表示卷积核在图像上每次平移的步长。padding表示图像的填充大小，可以通过在图像四周添加0来扩大图像的尺寸。dilation表示空洞卷积的扩张率，默认为1。groups表示是否采用分组卷积。bias表示是否添加偏置
参数。padding_mode表示填充的模式，默认为零填充。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
引用[.reference_title]
- *1* *3* 【PyTorch】nn.
Conv 2d函数
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- *2* nn.
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