小土堆-pytorch-土堆说卷积操作04_笔记_csdn 小土堆

CONV2D 二维卷积计算操作

实现目标: input->卷积核计算->output     stride是移动的距离(步长)

 实战实现目标

一.输入图像与卷积核的实现

import torch
import torch.nn.functional as F
# 输入图像
input=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]])
# 卷积核
kernel=torch.tensor([[1,2,1],
                     [0,1,0],
                     [2,1,0]])

二.reshape input和kernel

平面channel通道是1,batch size'的大小是1 数据维度是5*5  这里面conv2d(N,C,H,W)里面的四个是N就是batch size 也就是输入图片的数量,C就是通道数这只是一个二维张量所以通道为1,H就是高,W就是宽,所以是1,1,,5,5

input=torch.reshape(input,(1,1,5,5))
kernel=torch.reshape(kernel,(1,1,3,3))
print(input.shape)
print(kernel.shape)

运行结果:

三.stride=1 时,输出output

output=F.conv2d(input,kernel,stride=1) # stride 类似步长
print(output)

运行结果:

四.stride=2 时,输出output

output2=F.conv2d(input,kernel,stride=2)
print(output2)

运行结果:

五.有填充时,padding=1时,输出output 

# padding 填充 padding=1 左边,右边,下边,上边 插入一行 空的地方 默认为0
output3=F.conv2d(input,kernel,stride=1,padding=1) # padding 默认是0-不进行填充
print(output3)

运行结果:

 

完整代码:

import torch
import torch.nn.functional as F
input=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]])
# 卷积核
kernel=torch.tensor([[1,2,1],
                     [0,1,0],
                     [2,1,0]])
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) # stride 类似步长
# print(output)
 
# output2=F.conv2d(input,kernel,stride=2)
# print(output2)
#
# padding 填充 padding=1 左边,右边,下边,上边 插入一行 空的地方 默认为0
output3=F.conv2d(input,kernel,stride=1,padding=1) # padding 默认是0-不进行填充
print(output3)