Conv2d、conv2d是pytorch中进行卷积操作的2个类，虽然只是首字母大小写不同，使用起来方法也不一样，一个是类，一个是函数。 1 Conv2d Conv2d是torch.nn中的类 1.1 初始化 CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups 继续阅读

这个问题在互联网上以各种形式被问到，而且有一个简单的答案，常常被忽略或混淆： 简单回答： Keras Conv2D层在多通道输入(例如彩色图像)的情况下，将在所有颜色通道上应用滤波器，并将结果求和，生成等效于单色卷积输出图像。在 (1)您正在使用CIFAR图像数据集进行培训，该数据集由32x32颜色图像组成，即每个图像都是形状(32,32,3)(RGB=3个通道 继续阅读

注意：这里展示的是本篇博文写时的版本最新的实现，但是后续会代码可能会迭代更新，建议对照 官方文档 进行学习。 首先看一下这个类的定义： class Conv2d(_ConvNd):# 初始化函数，这里主要了解有哪些参数传进来就可以了def __init__(self,in_channels: int,out_channels: int,kernel_size: _size_2_t,stride: _size_2_t &#6 继续阅读

用for循环实现的卷积层： 卷积运算： import time """ 定义2维度卷积的非矩阵操作""" def Conv2d(X,W, stride, pad, dilation=1):"""参数说明：:param X: 输入，batchsize, in_rows, in_cols, in_channels.:param W: 权重&#xff0 继续阅读