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2D Convolutional Operation 이해 w/ Pytorch

2022-08-27 13:05:33

2D Convolution을 이해해 보도록 한다. 기본적인 library를 불러온다. import torch import torch.nn as nn 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 conv2d의 weight을 arange값으로 bias는 모두 0으로 초기화한다. image는 7x7 shape에 3 채널로 만들 것인데 채널별로 어떻게 다르게 작용하는지 보기 위해 첫 번째 채널은 1로, 두 번째 채널은 1.5로 세 번째 채널은 2로 값을 채운다. kernel_size = 3 conv = nn.Conv2d(in_channels = 3,out_channels=8,kernel_size=kernel_size) conv.weight.data = torch.arange(8*3*3*3, dtype=torch.float32).view(8,3,3,3) conv.bias.data.zero_() image_list = [torch.ones(1,1,7,7), torch.full((1,1,7,7),1.5)...

# atrous # convolution # depthwise # dilation # pytorch # 합성곱층

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