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在Conv2D的tensorflow 2.x中,Pythorch版本与padding=0或1的等价物是什么?

在Conv2D的tensorflow 2.x中,PyTorch版本与padding=0或1的等价物是torch.nn.Conv2d(padding=0)或torch.nn.Conv2d(padding=1)。

Conv2D是tensorflow中的卷积层函数,用于图像处理和深度学习任务中的卷积操作。padding参数用于控制输入图像的边缘填充方式,以保持输出特征图的大小与输入特征图相同。当padding=0时,表示不进行边缘填充;当padding=1时,表示在输入图像的边缘填充一层0值像素。

在PyTorch中,与padding=0或1等价的是torch.nn.Conv2d(padding=0)或torch.nn.Conv2d(padding=1)。这两个函数也是用于定义卷积层的类,padding参数的取值与tensorflow中的Conv2D函数相同,用于控制边缘填充方式。

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疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。

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