pytorch--cnn的理解

2024-08-24 15:36:11

class Model(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(Model, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 2,2)

        self.conv2 = nn.Conv2d(1, 5, 2,1)

    def forward(self, x):

       x = F.relu(self.conv1(x))

       return F.relu(self.conv2(x))

这是一个简单的且不完整的卷积神经网络，在这里我想记录一下nn.Conv2d几个参数的含义，第一个参数是图像的维度（RGB图像是三维，灰度图像是一维），第二个参数是filter的个数，即输出的图像个数，第三个参数是指kernel_size，第四个是指padding

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