Lnton羚通视频分析算法平台【PyTorch】教程：torch.nn.Conv2d

torch.nn.Conv2d 是 PyTorch 中的一个二维卷积层。它用于在神经网络中执行卷积操作，以提取输入特征图的局部特征。

torch.nn.Conv2d 的常用语法如下：

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

参数说明：

in_channels 表示输入特征图的通道数。
out_channels 表示输出特征图的通道数。
kernel_size 表示卷积核的大小，可以是一个整数表示正方形核，或者是一个元组 (h, w) 表示不同的高度和宽度。
stride 表示步幅（即每次滑动的距离），默认为 1。
padding 表示在输入的边界周围添加填充的层数，默认为 0。
dilation 表示膨胀率，默认为 1，用于控制卷积操作的采样间隔。
groups 表示输入和输出之间连接的组数，默认为 1。当 in_channels 和 out_channels 都被 groups 整除时，该参数有效。
bias 是一个布尔值，表示是否使用偏置项，默认为 True。
在使用 torch.nn.Conv2d 时，你需要将其作为神经网络中的层来使用。以下是一个简单的示例：

import torch
import torch.nn as nn # With square kernels and equal stride
m1 = nn.Conv2d(16, 33, 3, stride=2)
# non-square kernels and unequal stride and with padding
m2 = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2))
# non-square kernels and unequal stride and with padding and dilation
m3 = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2), dilation=(3, 1))input = torch.randn(20, 16, 50, 100)output1 = m1(input)  # torch.Size([20, 33, 24, 49])
output2 = m2(input)  # torch.Size([20, 33, 28, 100])
output3 = m3(input)  # torch.Size([20, 33, 26, 100])

在上述示例中，我们创建了一个输入通道数为 3，输出通道数为 16 的 3x3 卷积层，然后将一个大小为 32x32 的输入图像通过该层进行卷积操作。输出的形状为 [1, 16, 32, 32]，表示批次大小为 1，输出特征图的通道数为 16，高度和宽度都为 32 的特征图。

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