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在二维矩阵间的运算:

class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作。详解

torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

在由多个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积,这个操作其实和上面的操作是一样的,只不过这个操作多用于计算一组卷积核对于输入的卷积结果,而上面的那条代码更多的则是用在定义网络中去。详解

以上这篇在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)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,卷积,conv2d

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。