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官网
nn.Conv2d：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积
参数详解
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
| 参数 | 参数类型 | ||
|---|---|---|---|
| in_channels | int | Number of channels in the input image | 输入图像通道数 |
| out_channels | int | Number of channels produced by the convolution | 卷积产生的通道数 |
| kernel_size | (int or tuple) | Size of the convolving kernel | 卷积核尺寸，可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。例如(2,3)是高2宽3卷积核 |
| stride | (int or tuple, optional) | Stride of the convolution. Default: 1 | 卷积步长，默认为1。可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。 |
| padding | (int or tuple, optional) | Zero-padding added to both sides of the input. Default: 0 | 填充操作，控制padding_mode的数目。 |
| padding_mode | (string, optional) | ‘zeros’, ‘reflect’, ‘replicate’ or ‘circular’. Default: ‘zeros’ | padding模式，默认为Zero-padding 。 |
| dilation | (int or tuple, optional) | Spacing between kernel elements. Default: 1 | 扩张操作：控制kernel点（卷积核点）的间距，默认值:1。 |
| groups | (int, optional) | Number of blocked connections from input channels to output channels. Default: 1 | group参数的作用是控制分组卷积，默认不分组，为1组。 |
| bias | (bool, optional) | If True, adds a learnable bias to the output. Default: True | 为真，则在输出中添加一个可学习的偏差。默认：True。 |
dilation操作动图演示如下：
Dilated Convolution with a 3 x 3 kernel and dilation rate 2
扩张卷积核为3×3，扩张率为2
Group Convolution顾名思义，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。
三、代码实例
import torch x = torch.randn(3,1,5,4) print(x) conv = torch.nn.Conv2d(1,4,(2,3)) res = conv(x) print(res.shape) # torch.Size([3, 4, 4, 2])
输入：x[ batch_size, channels, height_1, width_1 ]
batch_size，一个batch中样本的个数 3
channels，通道数，也就是当前层的深度 1
height_1， 图片的高 5
width_1， 图片的宽 4
卷积操作：Conv2d[ channels, output, height_2, width_2 ]
channels，通道数，和上面保持一致，也就是当前层的深度 1
output ，输出的深度 4【需要4个filter】
height_2，卷积核的高 2
width_2，卷积核的宽 3
输出：res[ batch_size,output, height_3, width_3 ]
batch_size,，一个batch中样例的个数，同上 3
output， 输出的深度 4
height_3， 卷积结果的高度 4
width_3，卷积结果的宽度 2
一个样本卷积示例：
以上是“pytorch中的torch.nn.Conv2d()函数怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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