pytorch conv2d配重

如何解决pytorch conv2d配重

我有以下两个变量：

result- tensor 1 X 251 X 20
kernel - tensor 1 X 10 X 10

当我运行命令时：

from torch.nn import functional as F
result = F.conv2d(result,kernel)

我得到了错误：

RuntimeError: expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions,but got stride=[1,1]

我没有大步向前，我在做什么错了？

解决方法

import torch
import torch.nn.functional as F
image = torch.rand(16,3,32,32)
filter = torch.rand(1,5,5)
out_feat_F = F.conv2d(image,filter,stride=1,padding=0)
print(out_feat_F.shape)

出局：

torch.Size([16,1,28,28])

等同于：

import torch
import torch.nn
image = torch.rand(16,32)
conv_filter = torch.nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=1,kernel_size=5,padding=0)
output_feature = conv_filter(image)
print(output_feature.shape)

出局：

torch.Size([16,28])

填充默认为0，步幅默认为1。 第一个示例中的过滤器最后两个维度对应于 第二个示例中的内核大小。

kernel_size=5与kernel_size=(5,5)相同。