pytorch中反卷积的计算公式

反卷积（Deconvolution）是一种图像处理技术，它是反向卷积（Reverse Convolution）的一种形式。

在PyTorch中，计算反卷积的公式如下：高行建

输入：一个输入张量x、一个输出张量y，以及一组参数，包括一个卷积核，步长，填充值和dilation，代码如下：

大侦探西门

y = F.conv_transpose2d(input=x, weight=w, stride=s, padding=p,dilation=d)

其中：

建湖县森达小学 x：输入张量；网络规划与设计

y：输出张量；

w：卷积核（Convolutional Kernel）；

s：步长（Stride）；

p：填充（Padding）；

d：扩张（Dilation）。

计算公式：

y[i,j,k,l]=∑w[m,n,k,l]x[im+s(m+1),jn+s(n+1),k]

高四其中：

2012重庆高考英语 i,j,k,l为输出的维度索引；

m,n为卷积核的维度索引；

s为步长；

为卷积运算符。

本文发布于:2024-09-22 01:22:05，感谢您对本站的认可！

标签：卷积技术设计

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