nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作

nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,  output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1)

参数的含义：

  • in_channels(int) – 输入信号的通道数
  • out_channels(int) – 卷积产生的通道数
  • kerner_size(int or tuple) - 卷积核的大小
  • stride(int or tuple,optional) - 卷积步长，即要将输入扩大的倍数。
  • padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数，高宽都增加2*padding
  • output_padding(int or tuple, optional) - 输出边补充0的层数，高宽都增加padding
  • 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
  • dilation(int or tuple, optional) – 卷积核元素之间的间距

ConvTranspose2d的更多相关文章

  1. 逆卷积的详细解释ConvTranspose2d（fractionally-strided convolutions)

    1.首先先定义进行卷积的参数: 输入特征图为高宽一样的Hin*Hin大小的x 卷积核大小kernel_size 步长stride padding填充数(填充0) 输出特征图为Hout*Hout大小的y ...

  2. nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用

    参考:https://blog.csdn.net/qq_41368247/article/details/86626446 使用前提:stride > 1 补充:same卷积操作 是通过padd ...

  3. (转) How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work

    How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work 转自:https://github.com/soumith/ganhacks While r ...

  4. PyTorch官方中文文档：torch.nn

    torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom ...

  5. 深度学习之 GAN 进行 mnist 图片的生成

    深度学习之 GAN 进行 mnist 图片的生成 mport numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Imag ...

  6. pytorch中文文档-torch.nn常用函数-待添加-明天继续

    https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kerne ...

  7. Pytorch实现UNet例子学习

    参考:https://github.com/milesial/Pytorch-UNet 实现的是二值汽车图像语义分割,包括 dense CRF 后处理. 使用python3,我的环境是python3. ...

  8. pytorch预训练

    Pytorch预训练模型以及修改 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,torchvision.models包中包含alexnet.densenet.inception.resnet. ...

  9. 生产与学术之Pytorch模型导出为安卓Apk尝试记录

    生产与学术 写于 2019-01-08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下 生产与学术, 真实的对立... 这是我这两天对pytorch深度学习->a ...

随机推荐

  1. java查询elasticsearch聚合

    java查es多分组聚合: SearchRequestBuilder requestBuilderOfLastMonth = transportClient.prepareSearch(TYPE_NA ...

  2. Linux exec族函数解析

    背景 在提到 vfork 函数时,我们提到了这个概念.为了更好地学习与运用,我们对exec族函数进行展开. exec函数族 介绍 有时我们希望子进程去执行另外的程序,exec函数族就提供了一个在进程中 ...

  3. python中的递归

    python中的递归 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 文章更改后地址:传送门 间接或直接调用自身的函数被称为递归函数. 间接: def func(): otherfunc() ...

  4. [BZOJ 2287/POJ openjudge1009/Luogu P4141] 消失之物

    题面: 传送门:http://poj.openjudge.cn/practice/1009/ Solution DP+DP 首先,我们可以很轻松地求出所有物品都要的情况下的选择方案数,一个简单的满背包 ...

  5. solr 文档一

    [在此处输入文章标题] 参考博客: http://blog.csdn.net/matthewei6/article/details/50620600 基础环境搭建 solr版本5.5.5: 一.sol ...

  6. leetcode128-generate-parentheses

    题目描述 给出n对括号,请编写一个函数来生成所有的由n对括号组成的合法组合. 例如,给出n=3,解集为: "((()))", "(()())", "( ...

  7. LDA与PCA

    参考: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html https://blog.csdn.net/qq_25680531/article/details/ ...

  8. Pandas_VBA_数据筛选比较

    Pandas与VBA筛选数据的比较 Author:Collin_PXY 需求: 将B列里值为Completed 和 Pending的A,B,D三列数据筛选出来,新建一个名为 Filited_data的 ...

  9. CDN技术的原理及优缺点

    CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快.更稳定.通过在网络各处放置节 ...

  10. 回流与重绘：CSS性能让JavaScript变慢？

    参考张鑫旭博客: http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2010/01/%E5%9B%9E%E6%B5%81%E4%B8%8E%E9%87%8D%E7%BB%98%E ...