b站小土堆pytorch学习记录—— P17 土堆说卷积操作

文章目录

  • 一、前置知识
    • 什么是卷积操作
  • 二、代码

一、前置知识

什么是卷积操作

推荐几个高赞博客:

卷积最容易理解的解释

卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解

还有pytorch官网的动态图:

pytorch卷积

二、代码

import torch
import torch.nn.functional as F

input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
                     [0, 1, 2, 3, 1],
                     [1, 2, 1, 0, 0],
                     [5, 2, 3, 1, 1],
                     [2, 1, 0, 1, 1]])

kernel = torch.tensor([[1, 2, 1],
                      [0, 1, 0],
                      [2, 1, 0]])

input = torch.reshape(input, (1, 1, 5, 5))
kernel = torch.reshape(kernel, (1, 1, 3, 3))

print(input.shape)
print(kernel.shape)

output1 = F.conv2d(input, kernel, stride=1)
print(output1)

output2 = F.conv2d(input, kernel, stride=2)
print(output2)

output3 = F.conv2d(input, kernel, stride=1,padding=1)
print(output3)

运行结果:

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