Conv2D
Conv1D和Conv2D的区别
layer = layers.Conv1D(input_shape=(66, 5), filters=100, kernel_size=10, padding="same", activation="relu", strides=1) 上述例子为例,实际上和二维卷积是一样的,只不过卷积核的第二个维度 ......
优雅地在Numpy实现Conv2D
何为优雅: - 编写优雅——算法符合直觉,容易理解 - 执行优雅——执行高效 本文将围绕这俩点逐步对Numpy下卷积算子的实现拨茧抽丝。在文章的开头先声明一下这篇文章数据格式规范。 - 输入 [N, Cin, H, W] - 卷积核 [Cin, Kx, Ky, Cout] - 输出 [N, Cout ......
使用nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()调整输出的技巧
前提是没有使用dilation,牢记以下公式: ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2679751/202307/2679751-20230728153345656-868602173.png) 1.如果想保持张量大小不变,则:kenel_size=3(奇数), ......
nn.Conv2d()参数说明、输入输出
**1.参数说明** ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2679751/202307/2679751-20230726163601352-1798700721.png) 2.输入输出参数计算 ![](https://img2023.cnblogs.com/bl ......