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pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解

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资源说明：Conv2d的简单使用 torch 包 nn 中 Conv2d 的用法与 tensorflow 中类似，但不完全一样。在 torch 中，Conv2d 有几个基本的参数，分别是 in_channels 输入图像的深度 out_channels 输出图像的深度 kernel_size 卷积核大小，正方形卷积只为单个数字 stride 卷积步长，默认为1 padding 卷积是否造成尺寸丢失，1为不丢失与tensorflow不一样的是，pytorch中的使用更加清晰化，我们可以使用这种方法定义输入与输出图像的深度并同时指定使用的卷积核的大小。而我们的输入则由经由 Conv2d 定义的参数传入

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