padding是输入数据最边缘补0的个数，默认是0，即不补0.
stride是进行一次卷积后,特征图滑动几格，默认是1，即滑动一格.

ARTS-S pytorch中Conv2d函数padding和stride含义的更多相关文章

  1. ARTS-S pytorch中backward函数的gradient参数作用

    导数偏导数的数学定义 参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源 ...

  2. Pytorch中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

    padding操作是给图像外围加像素点. 为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理. 这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框.具体代码如下: 1 2 ...

  3. 交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

    分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交 ...

  4. pytorch中文文档-torch.nn常用函数-待添加-明天继续

    https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kerne ...

  5. Pytorch中nn.Conv2d的用法

    Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法,相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理,而nn.Conv2d一般用于二维图像. 先看一下接口定义: ...

  6. pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding

    一.为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练 ...

  7. Pytorch中randn和rand函数的用法

    Pytorch中randn和rand函数的用法 randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个包含了从标准正态分布中抽取的一组随机数的张量 size ...

  8. [个人总结]pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响？

    来源于知乎:pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响? - 蔺笑天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/363144860/answer/9 ...

  9. PyTorch 中 torch.matmul() 函数的文档详解

    官方文档 torch.matmul() 函数几乎可以用于所有矩阵/向量相乘的情况,其乘法规则视参与乘法的两个张量的维度而定. 关于 PyTorch 中的其他乘法函数可以看这篇博文,有助于下面各种乘法的 ...

随机推荐

  1. java 深拷贝与浅拷贝

    yls 2019年11月07日 拷贝分为引用拷贝和对象拷贝 深拷贝和浅拷贝都属于对象拷贝 浅拷贝:通过Object默认的clone方法实现 实现Cloneable接口 public class She ...

  2. 【algo&ds】1.时间复杂度和空间复杂度分析

    1.时间复杂度分析O(f(n)) 分析方法 只关注循环执行次数最多的一段代码 加法原则 乘法原则 高优先级原则 常见时间复杂度量级 多项式量级和非多项式量级.其中,非多项式量级只有两个:O(2^n) ...

  3. Kickstart Round H 2019 Problem B. Diagonal Puzzle

    有史以来打得最差的一次kickstart竟然发生在winter camp出结果前的最后一次ks = = 感觉自己的winter camp要凉了 究其原因,无非自己太眼高手低,好好做B, C的小数据,也 ...

  4. C++中对C的扩展学习新增语法——作用域运算符::

    作用域运算符用来告诉编译器在哪个作用域范围搜索符号,一般分为以下3种: 全局作用域: 命名空间作用域: 类作用域:

  5. QKD 一些术语的含义

    密钥率:每个信道使用的比特数. 系统开销:不能用来提取最终密钥的信号百分比. SNU:散粒噪声单元 RNG:随机数发生器 QRNG:量子随机数发生器 TRNG:真正的随机数生成器 PRNG:伪随机数发 ...

  6. mui 底部导航栏

    mui 底部导航栏 <nav class="mui-bar mui-bar-tab " id="nav"> <a class="mu ...

  7. Redis单节点数据同步到Redis集群

    一:Redis集群环境准备 1:需要先安装好Redis集群环境并配置好集群 192.168.0.113 7001-7003 192.168.0.162 7004-7006 2:检查redis集群 [r ...

  8. SpringBoot 源码解析 （七）----- Spring Boot的核心能力 - 自定义Servlet、Filter、Listener是如何注册到Tomcat容器中的？（SpringBoot实现SpringMvc的原理）

    上一篇我们讲了SpringBoot中Tomcat的启动过程,本篇我们接着讲在SpringBoot中如何向Tomcat中添加Servlet.Filter.Listener 自定义Servlet.Filt ...

  9. 软件测试的原则，软件测试计划：5W1H

    1.测试应该尽早介入.        2.所有的测试都应追溯到用户需求.        3.程序员应该避免检查自己的程序.除了单元测试.因为程序员对于自己的作品,思维具有局限性.无法保证测试质量.交给 ...

  10. opencv resize图片为正方形尺寸

    在深度学习中,模型的输入size通常是正方形尺寸的,比如300 x 300这样．直接resize的话,会把图像拉的变形．通常我们希望resize以后仍然保持图片的宽高比． 例如: 如果直接resize ...