Conv

接口功能

Conv2D卷积操作：提取图像/特征图的局部空间特征。

Conv3D对三维体积数据执行卷积操作，提取时空特征。

函数原型

torch.nn.Conv2d(
    in_channels: int,
    out_channels: int,
    kernel_size: Union[int, Tuple[int, int]],
    stride: Union[int, Tuple[int, int]] = 1,
    padding: Union[str, int, Tuple[int, int]] = 0,
    dilation: Union[int, Tuple[int, int]] = 1,
    groups: int = 1,
    bias: bool = True,
    padding_mode: str = 'zeros',
    device=None,
    dtype=None
)
torch.nn.Conv3d(
    in_channels: int,
    out_channels: int,
    kernel_size: Union[int, Tuple[int, int, int]],
    stride: Union[int, Tuple[int, int, int]] = 1,
    padding: Union[str, int, Tuple[int, int, int]] = 0,
    dilation: Union[int, Tuple[int, int, int]] = 1,
    groups: int = 1,
    bias: bool = True,
    padding_mode: str = 'zeros',
    device=None,
    dtype=None
)

参数说明

表1 Conv2D参数说明
参数	类型	必填	说明
in_channels	int	是	输入通道数。
out_channels	int	是	输出通道数（卷积核数量）。
kernel_size	int/tuple	是	卷积核尺寸（如3或 (3,3)）。
stride	int/tuple	否	滑动步长（默认1）。
padding	int/tuple/str	否	边界填充（默认0，支持“same”等）。
dilation	int/tuple	否	空洞卷积率（默认1）。
groups	int	否	分组卷积数（默认1，in_channels需被整除）。
bias	bool	否	是否添加偏置（默认True）。
padding_mode	str	否	填充模式（"zeros", "reflect", "replicate", "circular"）。

表2 Conv3d
参数	类型	必填	说明
in_channels	int	是	输入体积数据的通道数（如RGB视频为3）。
out_channels	int	是	输出通道数（卷积核数量）。
kernel_size	int/tuple	是	三维卷积核尺寸（如(3,3,3)或单值5）。
stride	int/tuple	否	三维滑动步长（默认(1,1,1)）。
padding	int/tuple/str	否	三维边界填充（默认0，支持"same"）。
dilation	int/tuple	否	三维空洞卷积率（默认1）。
groups	int	否	分组卷积数（默认1）。
bias	bool	否	是否添加偏置（默认True）。
padding_mode	str	否	填充模式（"zeros", "reflect", "replicate", "circular"）。

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