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1. 卷积原理

① 卷积核不停的在原图上进行滑动,对应元素相乘再相加。

② 下图为每次滑动移动1格,然后再利用原图与卷积核上的数值进行计算得到缩略图矩阵的数据,如下图右所示。

import torch
import torch.nn.functional as Finput = 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]])kernel = torch.tensor([[1, 2, 1],[0, 1, 0],[2, 1, 0]])print(input.shape)
print(kernel.shape)
input = torch.reshape(input, (1,1,5,5))
kernel = torch.reshape(kernel, (1,1,3,3))
print(input.shape)
print(kernel.shape)output = F.conv2d(input, kernel, stride=1)
print(output)

结果:

 效果:

import torch
import torch.nn.functional as Finput = 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]])kernel = torch.tensor([[1, 2, 1],[0, 1, 0],[2, 1, 0]])print(input.shape)
print(kernel.shape)
input = torch.reshape(input, (1,1,5,5))
kernel = torch.reshape(kernel, (1,1,3,3))
print(input.shape)
print(kernel.shape)output2 = F.conv2d(input, kernel, stride=2)  # 步伐为2
print(output2)

结果 :

import torch
import torch.nn.functional as Finput = 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]])kernel = torch.tensor([[1, 2, 1],[0, 1, 0],[2, 1, 0]])print(input.shape)
print(kernel.shape)
input = torch.reshape(input, (1,1,5,5))
kernel = torch.reshape(kernel, (1,1,3,3))
print(input.shape)
print(kernel.shape)output3 = F.conv2d(input, kernel, stride=1, padding=1)  # 周围只填充一层
print(output3)

效果:

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① 卷积核不停的在原图上进行滑动,对应元素相乘再相加。 ② 下图为每次滑动移动1格,然后再利用原图与卷积核上的数值进行计算得到缩略图矩阵的数据,如下图右所示。 import torch import torch.nn.functional as Finput torch.tensor([[1, 2…...

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