小土堆-pytorch框架学习-P18-NN-卷积层_小土堆csdn

卷积网络的使用

用2d用的多，1、3用的很少。

参数Parameters

• in_channels (int) –输入图像的通道数，需设置，彩色图像一般是3通道 Number of channels in the input image
• out_channels (int) –通过卷积之后输出的通道。 Number of channels produced by the convolution
• kernel_size (int or tuple) – 卷积核大小，如果是整数则为正方形，如果是元组则是指定大小。Size of the convolving kernel
• stride (int or tuple, optional) –卷积过程中步径大小， Stride of the convolution. Default: 1
• padding (int, tuple or str, optional) –卷积过程中输入图像边缘是否需要填充，默认为0， Padding added to all four sides of the input. Default: 0
• padding_mode (string*,* optional) –卷积的模式选择，默认0填充，还是其他填充。 'zeros', 'reflect', 'replicate' or 'circular'. Default: 'zeros'
• dilation (int or tuple, optional) –卷积核每个对应位距离。默认为1。 Spacing between kernel elements. Default: 1
• groups (int, optional) – 一般设为1，除非空度卷积？分度卷积。Number of blocked connections from input channels to output channels. Default: 1
• bias (bool, optional) –常设置为true。看是否对卷积结果＋-一个常数。 If True, adds a learnable bias to the output. Default: True
• 需设置参数只有in_channel , out_channel , ternel_size。其余可默认。常用还是有stride， padding。

in&out

详细看看。inchannel