Рубрики
Без рубрики

Pytorch Conv2D: практическое руководство

Что такое pytorch conv2d? Работа с моделями науки о науке и строительстве машин, мы часто встречаемся на необходимости разбираться в данных. Это может быть в нескольких

Автор оригинала: Pankaj Kumar.

Что такое Pytorch Conv2D ? Работа с моделями науки о науке и строительстве машин, мы часто встречаемся на необходимости разбираться в данных. Это может быть в нескольких формах, а организовывать данные для необходимости и пригодны для нас, очень важно.

Pytorch – это фреймворк, который позволяет использовать ряд реализаций для обработки данных. Он разделяется в несколько разделов, посвященных различным областям науки о данных, таких как Torch.nn, Torch.tensor, Torch.cuda и Torich.

Все эти разные пакеты, обслуживают различные цели, но мы будем иметь дело с Torch.nn в этой статье.

Мы будем обсуждать много тех в наших статьях, но эта статья сосредоточена на одном компоненте Torch.nn модуль экосистемы.

Что такое класс Pytorch Conv2D?

Pytorch Conv2D Класс выполняет операцию свертки на 2D Matrix, которая предоставляется ему.

Это означает, что инверсия матрицы и операции MAC на матрице могут быть выполнены с помощью одной функции, включенной в Torch.nn модуль.

Какой модуль является COVV2D частью?

Conv2d Класс является частью Torch.nn Пакет в модуле Pytorch. Torch.nn Пакет – это тот, который в основном состоит из большого количества функций, которые сосредоточены на нейронных сетях.

Этот пакет имеет тенденцию предлагать методы, которые помогают создавать нейронные сети с использованием математических операций.

Одной из этих математических операций является свертка, из которых Conv2d Класс является важной частью.

Используйте случаи для pytorch conv2d

При предназначенном для использования в Строительные нейронные сети , использование случаев для Conv2d Функция также работает в обработке изображений.

Это в основном используется только для умножения двух изображений вместе, и все же убедитесь, что полученная матрица имеет те же размеры, что и требуется.

Как мы используем CONV2D?

Для того, чтобы использовать Conv2d Сначала мы должны импортировать функцию.

Обратите внимание, что мы должны сначала установить Pytorch, а затем импортировать модули,

from torch.nn import Conv2d

Теперь мы можем использовать Conv2d класс! Нам нужно будет предоставить входы и несколько параметров класса свертки, чтобы обработать данные.

синтаксис функции есть,

m = Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=(n, n), stride, padding, bias)

Все эти параметры меняют вывод свертки, и каждый из них имеет конкретную цель,

  • In_Channels – относится к количеству каналов, которые находятся на входном изображении.
  • out_channels – Это поле относится к количеству каналов, производимых сверткой.
  • kernel_size – Используется для обеспечения ширины и высоты маски фильтра.
  • шаг – Это поле контролирует шаг для свертки.
  • прокладка – Он контролирует количество неявных нулевых завязки с обеих сторон для прокладка Количество точек для каждого измерения.
  • предвзятость – Это поле проверяет, существует ли удивленное уклонение для вывода.

Пример использования Conv2d класс выглядит следующим образом,

# importing the class from the package
from torch.nn import Conv2d

# using square kernels with an equal stride
m = Conv2d(16, 33, 3, stride=2)

Что-то примечание, это то, что выход, который мы получаем, имеет тип Тензор Отказ

Другие особенности Pytorch

Совещание – это важная тема для изучения и работы с нейронные сети – важная веха в науке о данных.

В рамках процесса Warngling Data Convection предоставляет нам большой метод для работы с большим разнообразием данных.

Посмотрите на наши другие статьи на начало работы с Pytorch, и его компонентами – тензором, торчак и канализация PYTORCH.

Рекомендации