小白学Pytorch系列--Torch.nn API (2)

创始人

2025-05-31 22:30:02

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小白学Pytorch系列–Torch.nn API (2)

Convolution Layers

方法	注释
nn.Conv1d	对由多个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。
nn.Conv2d	对由多个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。
nn.Conv3d	对由多个输入平面组成的输入信号应用3D卷积。
nn.ConvTranspose1d	对由多个输入平面组成的输入图像应用一维转置卷积算子。
nn.ConvTranspose2d	在由多个输入平面组成的输入图像上应用二维转置卷积算子。
nn.ConvTranspose3d	在由多个输入平面组成的输入图像上应用三维转置卷积算子。
nn.LazyConvTranspose1d	`torch.nn.Conv1d`模块，对`Conv1d`的`in_channels`参数进行惰性初始化，该参数是从input.size(1)推断出来的。
nn.LazyConvTranspose2d	`torch.nn.Conv2d`模块，从`input.size(1)`推断`Conv2d`的`in_channels`参数进行延迟初始化。
nn.LazyConvTranspose3d	`torch.nn.Conv3d`模块，从`input.size(1)`推断`Conv3d`的`in_channels`参数进行延迟初始化。
nn.Unfold	从批处理输入张量中提取滑动局部块。
nn.Fold	将一个滑动局部块数组合并为一个大的包含张量。

nn.Conv1d

nn.Conv2d

nn.Conv3d

nn.ConvTranspose1d

nn.ConvTranspose2d

nn.ConvTranspose3d

nn.LazyConvTranspose1d

nn.LazyConvTranspose2d

nn.LazyConvTranspose3d

nn.Unfold

nn.Fold

词库加载错误:未能找到文件“E:\highferrum_mysql\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。

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