在Pytorch中計(jì)算卷積方法的區(qū)別詳解(conv2d的區(qū)別)
更新時(shí)間：2020年01月03日 09:53:51 作者：娃樂呵
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在二維矩陣間的運(yùn)算：
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
對由多個(gè)特征平面組成的輸入信號進(jìn)行2D的卷積操作。詳解
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)
在由多個(gè)輸入平面組成的輸入圖像上應(yīng)用2D卷積，這個(gè)操作其實(shí)和上面的操作是一樣的，只不過這個(gè)操作多用于計(jì)算一組卷積核對于輸入的卷積結(jié)果，而上面的那條代碼更多的則是用在定義網(wǎng)絡(luò)中去。詳解
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