Pytorch深度学习-----神经网络的卷积操作

系列文章目录

PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装
Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类
Pytorch深度学习------TensorBoard的使用
Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize ，Compose，RandomCrop）
Pytorch深度学习------torchvision中dataset数据集的使用（CIFAR10）
Pytorch深度学习-----DataLoader的用法
Pytorch深度学习-----神经网络的基本骨架-nn.Module的使用

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一、卷积操作是什么？

卷积操作是一种线性操作，通常用于处理信号和图像等数据。在图像处理中，卷积操作可以用于提取图像的特征，例如边缘、纹理等。
卷积操作是通过卷积核（也称滤波器）与输入数据进行逐元素乘积、求和运算的过程，从而得到卷积特征图。所以卷积操作就是一种运算。

二、使用步骤(以二维卷积操作conv2d函数为例)

1.手动运算过程

如下小土堆图所示

如下文章所示

2.conv2d参数

input：输入矩阵，为tensor型，
weight：卷积核 ，为tensor型，
bias：即误差/偏差值
stride：步长，默认为1
padding：填充大小，默认为0
dilation:控制卷积核之间的间距
groups:控制输入和输出之间的连接
注意：
input中的shape：
minibatch：batch中的样例个数
in_channels：每个样例数据的通道数
iH：每个样例的高（行数）
iW：每个样例的宽（列数）
weight中的shape：
out_channels：卷积核的个数
in_channels/groups：每个卷积核的通道数
kH：每个卷积核的高（行数）
kW：每个卷积核的宽（列数）

3.验证第1步的运算

代码如下：

import torch.nn.functional as F
import torch# 创建二维矩阵，并为tensor数据类型
input = torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])
# 创建tensor数据类型的卷积核
kernel = torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])
# 打印核验看input和kernel的shape是不是有4个数据
print(input.shape)  # torch.Size([5, 5])
print(kernel.shape)  # torch.Size([3, 3])
# 由上面可以知道shape不是4个数据，而是只有h和w的2个数据，故进行reshape
input = torch.reshape(input,(1,1,5,5)) # 表示样例个数1，每一个样例数据的通道数1，高5，宽5
kernel = torch.reshape(kernel,(1,1,3,3))
# 进行conv2d卷积运算
output = F.conv2d(input,kernel,stride=1)  # stride=1即每一次只进行一步移动操作
print(output)
"""
tensor([[[[10, 12, 12],[18, 16, 16],[13,  9,  3]]]])
"""

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