Pytorch 实现sobel算子的卷积操作详解 卷积在pytorch中有两种实现,一种是torch.nn.Conv2d(),一种是torch.nn.functional.conv2d(),这两种方式本质都是执行卷积操作,对输入的要求也是一样的,首先需要输入的是一个torch.autograd.Variable()的类型,大小是(batch,channel, H,W),其中batch表示输入的一批数据的数目,channel表示输入的通道数. 一般一张彩色的图片是3,灰度图片是1,而卷积网络过程中的通道数比较大,会出现几十到几百的通道数.H和W表

pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式 一 卷积操作:在pytorch搭建起网络时,大家通常都使用已有的框架进行训练,在网络中使用最多就是卷积操作,最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核,比如高斯核,发现是行不通的,因为上面的参数里面只有卷积核尺寸,而权值weight是通过梯度一直更新的,是不确定的.