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上传时间: 2021-01-06
详细说明：小白知识
二维互相关运算
输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。
图例：阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。
代码实现：corr2d函数实现二维互相关运算，它接受输入数组X与核数组K，并输出数组Y。
import torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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