如何在Pytorch中实现2d卷积

今天就跟大家聊聊有关如何在Pytorch中实现2d卷积，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

普通卷积

使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu

参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑)

class ConvBNReLU(nn.Module):

 def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, affine=True):
  super(ConvBNReLU, self).__init__()
  self.op = nn.Sequential(
   nn.Conv2d(C_in, C_out, kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=False),
   nn.BatchNorm2d(C_out, eps=1e-3, affine=affine),
   nn.ReLU(inplace=False)
  )

 def forward(self, x):
  return self.op(x)

深度可分离卷积depthwise separable convolution

卷积操作可以分为NN 的Depthwise卷积（不改变通道数）和11的Pointwise卷积（改变为输出通道数），同样后接BN，ReLU。参数量明显减少

参数量：

NNCin+Cin11*Cout

class SepConv(nn.Module):
 
 def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, affine=True):
  super(SepConv, self).__init__()
  self.op = nn.Sequential(
   nn.ReLU(inplace=False),
   nn.Conv2d(C_in, C_in, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=C_in, bias=False),
   nn.Conv2d(C_in, C_out, kernel_size=1, padding=0, bias=False),
   nn.BatchNorm2d(C_out, eps=1e-3, affine=affine)
   )
 def forward(self, x):
  return self.op(x)

空洞卷积dilated convolution

空洞卷积（dilated convolution）是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。利用添加空洞扩大感受野。

参数量不变，但感受野增大（可结合深度可分离卷积实现）

class DilConv(nn.Module):
  
 def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, dilation, affine=True):
  super(DilConv, self).__init__()
  self.op = nn.Sequential(
   nn.ReLU(inplace=False),
   nn.Conv2d(C_in, C_in, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=C_in, bias=False),
   nn.Conv2d(C_in, C_out, kernel_size=1, padding=0, bias=False),
   nn.BatchNorm2d(C_out, eps=1e-3, affine=affine),
   )

 def forward(self, x):
  return self.op(x)

Identity

这个其实不算卷积操作，但是在实现跨层传递捷径

class Identity(nn.Module):

 def __init__(self):
  super(Identity, self).__init__()

 def forward(self, x):
  return x

看完上述内容，你们对如何在Pytorch中实现2d卷积有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。