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Pytorch实现各种2d卷积示例
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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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)

class ConvBNReLU(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)
  )

 def forward(self, x):
  return self.op(x)

深度可分离卷积depthwise separable convolution

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

class SepConv(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)
   )
 def forward(self, x):
  return self.op(x)

空洞卷积dilated convolution

空洞卷积（dilated convolution）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）

class DilConv(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),
   )

 def forward(self, x):
  return self.op(x)

Identity

这个其实不算卷积操作，但是在实现跨层传递捷径

class Identity(nn.Module):

 def __init__(self):
  super(Identity, self).__init__()

 def forward(self, x):
  return x

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。

标签：
Pytorch,2d,卷积
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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