Pytorch之卷积层的使用详解

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
    )

input: (N,C_in,H_in,W_in) N为批次，C_in即为in_channels，即一批内输入二维数据个数，H_in是二维数据行数，W_in是二维数据的列数

output: (N,C_out,H_out,W_out) N为批次，C_out即为out_channels，即一批内输出二维数据个数，H_out是二维数据行数，W_out是二维数据的列数

con2 = nn.Conv2d(1,16,5,1,2)
# con2(np.empty([1,1,28,28])) 只能接受tensor/variable
con2(torch.Tensor(1,1,28,28))
con2(Variable(torch.Tensor(1,1,28,28)))

class torch.nn.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

三维卷积层。用于计算CT或MR等容积数据，视频数据等三维数据。

input: (N,C_in,D_in,H_in,W_in)

output: (N,C_out,D_out,H_out,W_out)

2.简介(torch.nn.functional下的)

在torch.nn.functional下也有卷积层，但是和torch.nn下的卷积层的区别在于，functional下的是函数，不是实际的卷积层，而是有卷积层功能的卷积层函数，所以它并不会出现在网络的图结构中。

torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

参数：

- input – 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW)

- weight – 过滤器的形状 (out_channels, in_channels, kW)

- bias – 可选偏置的形状 (out_channels)

- stride – 卷积核的步长，默认为1

>>> filters = autograd.Variable(torch.randn(33, 16, 3))
>>> inputs = autograd.Variable(torch.randn(20, 16, 50))
>>> F.conv1d(inputs, filters)

torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

>>> # With square kernels and equal stride
>>> filters = autograd.Variable(torch.randn(8,4,3,3))
>>> inputs = autograd.Variable(torch.randn(1,4,5,5))
>>> F.conv2d(inputs, filters, padding=1)

torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

>>> filters = autograd.Variable(torch.randn(33, 16, 3, 3, 3))
>>> inputs = autograd.Variable(torch.randn(20, 16, 50, 10, 20))
>>> F.conv3d(inputs, filters)

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