Pytorch之卷积层的使用详解-创新互联

1.简介(torch.nn下的)

卷积层主要使用的有3类，用于处理不同维度的数据

参数 Parameters：

in_channels(int) – 输入信号的通道

out_channels(int) – 卷积产生的通道

kerner_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸

stride(int or tuple, optional) - 卷积步长

padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数

dilation(int or tuple, `optional``) – 卷积核元素之间的间距

groups(int, optional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数

bias(bool, optional) - 如果bias=True，添加偏置

class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

一维卷积层。用于计算ECG等一维数据。

input: (N,C_in,L_in) N为批次，C_in即为in_channels，即一批内输入一维数据个数，L_in是是一维数据基数

output: (N,C_out,L_out) N为批次，C_in即为out_channels，即一批内输出一维数据个数，L_out是一维数据基数

class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

二维卷积层。用于计算CT断层或MR断层，或二维超声图像，自然图像等二维数据。

self.conv1 = nn.Conv2d( # 1*28*28 -> 32*28*28
      in_channels=1,
      out_channels=32,
      kernel_size=5,
      stride=1,
      padding=2 #padding是需要计算的，padding=（stride-1）/2
    )

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