API

输入:[ batch_size, channels, height_1, width_1 ]

Conv2d输入参数:[ channels, output, height_2, width_2 ]

输出:[ batch_size,output, height_3, width_3 ]

实例:

  1. def torch_practice():
  2. x = torch.randn(2,1,16,4)
  3. conv = torch.nn.Conv2d(1, 32, (2,2))
  4. res = conv(x)
  5. print(res.shape)
  6.  
  7. if __name__ == '__main__':
  8. torch_practice()

输出:torch.Size([2, 32, 15, 3])

batch大小不变:2

输出通道加厚:32。由卷积核的通道数决定

卷积结果:[15,3]。计算公式,n-m+1, 16-2+1=15

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