Pytorch实现各种2d卷积示例
普通卷积
使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu
参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑)
classConvBNReLU(nn.Module): def__init__(self,C_in,C_out,kernel_size,stride,padding,affine=True): super(ConvBNReLU,self).__init__() self.op=nn.Sequential( nn.Conv2d(C_in,C_out,kernel_size,stride=stride,padding=padding,bias=False), nn.BatchNorm2d(C_out,eps=1e-3,affine=affine), nn.ReLU(inplace=False) ) defforward(self,x): returnself.op(x)
深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution
卷积操作可以分为NN的Depthwise卷积（不改变通道数）和11的Pointwise卷积（改变为输出通道数），同样后接BN，ReLU。参数量明显减少
参数量：
NNCin+Cin11*Cout
classSepConv(nn.Module): def__init__(self,C_in,C_out,kernel_size,stride,padding,affine=True): super(SepConv,self).__init__() self.op=nn.Sequential( nn.ReLU(inplace=False), nn.Conv2d(C_in,C_in,kernel_size=kernel_size,stride=stride,padding=padding,groups=C_in,bias=False), nn.Conv2d(C_in,C_out,kernel_size=1,padding=0,bias=False), nn.BatchNorm2d(C_out,eps=1e-3,affine=affine) ) defforward(self,x): returnself.op(x)
空洞卷积dilatedconvolution
空洞卷积（dilatedconvolution）是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。利用添加空洞扩大感受野。
参数量不变，但感受野增大（可结合深度可分离卷积实现）
classDilConv(nn.Module): def__init__(self,C_in,C_out,kernel_size,stride,padding,dilation,affine=True): super(DilConv,self).__init__() self.op=nn.Sequential( nn.ReLU(inplace=False), nn.Conv2d(C_in,C_in,kernel_size=kernel_size,stride=stride,padding=padding,dilation=dilation,groups=C_in,bias=False), nn.Conv2d(C_in,C_out,kernel_size=1,padding=0,bias=False), nn.BatchNorm2d(C_out,eps=1e-3,affine=affine), ) defforward(self,x): returnself.op(x)
Identity
这个其实不算卷积操作，但是在实现跨层传递捷径
classIdentity(nn.Module): def__init__(self): super(Identity,self).__init__() defforward(self,x): returnx
以上这篇Pytorch实现各种2d卷积示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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