文件名称:
Pytorch 实现sobel算子的卷积操作详解
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文件大小: 100kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：卷积在pytorch中有两种实现，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是torch.nn.functional.conv2d()，这两种方式本质都是执行卷积操作，对输入的要求也是一样的，首先需要输入的是一个torch.autograd.Variable()的类型，大小是（batch，channel， H，W)，其中batch表示输入的一批数据的数目，channel表示输入的通道数。
一般一张彩色的图片是3，灰度图片是1，而卷积网络过程中的通道数比较大，会出现几十到几百的通道数。H和W表示输入图片的高度和宽度，比如一个batch是32张图片，每张图片是3通道，高和宽分别是50和100，
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