nn.Conv2d?是 PyTorch 中的一個卷積層，用于實現(xiàn)二維卷積操作。其主要參數(shù)有：
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in_channels：表示輸入圖像的通道數(shù)，也就是輸入特征圖的深度。 -
out_channels：表示輸出特征圖的通道數(shù)，也就是卷積核的個數(shù)。 -
kernel_size：表示卷積核的大??；可以是一個整數(shù)，表示正方形卷積核的邊長；也可以是一個二元組，表示矩形卷積核的寬度和高度。 -
stride：表示卷積核的步長；可以是一個整數(shù)，表示正方形卷積核的步長；也可以是一個二元組，表示矩形卷積核在橫向和縱向的步長。 -
padding：表示在輸入圖像周圍添加的邊界值的數(shù)量，以控制輸出尺寸的大小?？梢允且粋€整數(shù)，表示在四周添加相同數(shù)量的像素值；也可以是一個二元組，表示在左右、上下分別添加的像素值數(shù)量。 -
dilation：表示卷積核中各個元素之間的擴展步長，可以認(rèn)為是卷積核的細(xì)節(jié)或稀疏程度，可以用來控制卷積核的超參數(shù)大小和感受野的大小。 -
groups：當(dāng)輸入和輸出通道數(shù)不同時，可以利用 groups 參數(shù)將輸入通道分組處理，將相鄰的k個輸入通道與相鄰的k個輸出通道進(jìn)行卷積操作，然后將它們疊加在一起產(chǎn)生輸出通道。這是一個非常重要的架構(gòu)設(shè)計，可以大大減少模型參數(shù)量，減輕模型過擬合的風(fēng)險。
nn.Conv2d?的使用方法一般如下：
import torch.nn as nn
# 定義卷積層
conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 輸入數(shù)據(jù)
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 前向計算
out = conv(x)這里我們定義了一個輸入通道數(shù)為 3，輸出通道數(shù)為 32，卷積核大小為 3x3，步長為 1，邊界填充數(shù)為 1 的卷積層。然后，我們定義了一個大小為 (1, 3, 224, 224) 的輸入數(shù)據(jù) x，執(zhí)行前向計算得到輸出 out。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-447164.html
注意，對于卷積操作，輸入數(shù)據(jù)一般為四維張量，需要按照 batchsize × 通道數(shù) × 高度 × 寬度的維度排列，這里 x 的大小為 (1, 3, 224, 224) 表示 batchsize 為 1，通道數(shù)為 3，輸入圖像的尺寸為 224x224。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-447164.html
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