卷积
卷积是特征提取的常用操作，卷积可以改变图片的通道和大小，相比全连接操作，卷积可以减少计算量，并且充分融合图像的局部特征。
import torch
import torch.nn as nn
x = torch.randn(1,1,4,4)
model = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=3,stride=1,padding=0)
output = model(x)
print('output shape',output.shape) 
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-460924.html
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import torch
import torch.nn as nn
x = torch.randn(1,1,5,5)
model = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=4,stride=1,padding=2)
output = model(x)
pr到了这里，关于Pytorch中的卷积与反卷积(conv2d和convTranspose2d)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
