在定义了神经网络的基本结构时：
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
......
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
self.conv1作为nn.Conv2d方法的返回值，为什么下面能直接当成函数调用？
关于nn.Conv2d()方法的返回值
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CSDN专家-天际的海浪 2021-04-03 22:27关注因为nn.Conv2d方法的返回值就是函数，函数也是可以赋值传递的
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- 2021-04-03 22:23回答 4 已采纳 因为nn.Conv2d方法的返回值就是函数，函数也是可以赋值传递的
- 2022-10-24 13:18回答 1 已采纳 看你的初始化算子是怎么做的，例如你的算子是[[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]这个，就不会有差别，还是原来的图像，如果是其他的，一般来说会有差别的，具体差距大到多少也不好说，还是得看计算
- 2021-09-28 09:26回答 2 已采纳 x=nn.Conv2d(1, 256, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)(input1)请问(input1)是什么？python语法中好似
- 2021-09-19 15:48视觉萌新、的博客 PyTorch学习笔记：nn.Conv2d——二维卷积运算解读nn.Conv2d——二维卷积运算代码案例一般用法输出卷积运算的参数填充方式零填充镜像填充复制填充循环填充官方文档 nn.Conv2d——二维卷积运算 torch.nn.Conv2d(in_...
- 2022-01-14 14:50回答 2 已采纳 不用，你的cuda支持了tensorflow不报错就行，我的cuda11为了复现一个代码装的tensorflow1.10，照样好使。不降版本忒难弄了。如果是个大项目后面一堆函数等着你弄，还是匹配人家的
- 2022-12-23 14:36回答 1 已采纳 loss函数弄错了吧
- 2022-05-30 00:00回答 2 已采纳 删除最后的softmax层，在内个relu之前加归一化就好了
- 2023-08-03 20:21Le0v1n的博客 nn、nn.functional、Conv、Conv2d、卷积、实现、卷积核个数、stride、im2col、输出通道数、特征图
- 2023-02-17 04:01回答 2 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 实例化时,可以如下输入相应参数: net = MyNet() res = Residual(in_channels=64,out_channels=12
- 2018-10-30 03:34回答 2 已采纳 目测conv1_1的维度搞错了，一个是64 3 3 3，一个是64 4 3 3，要看你的代码，把多余的数据维度用切片切掉，或者把模型中conv1_1的维度补齐
- 2022-05-25 20:36回答 2 已采纳 contrib已经在Tensorflow2.x弃用了，要么换1.x的版本，要么改代码，具体还需要去查一下这个api在2.x版本变成什么了，麻烦的很，早转pytorch早轻松
- 2019-02-20 20:56rotk2015的博客 import torch.nn as nn import numpy as np from torch.autograd import Variable x = torch.Tensor([1,10,100,1000,10000,100000]).view(1,2,-1,1,1) # view()函数用来reshape,-1参数意为自动设置,此处计算得6 # ...
- 2023-02-17 13:04回答 3 已采纳 import torch import torchvision.models as models # 加载预训练的LeNet模型 model = models.lenet(pretrained=T
- 2020-08-10 00:13Accelerating的博客 tf.nn.conv2d别名tf.compat.v1.nn.conv2d 1. 函数功能 根据给的的4维输入张量和4维filter张量计算2维卷积 2.入参 tf.nn.conv2d( input, filter=None, strides=None, padding=None, use_cudnn_on_gpu=True, ...
- 2020-11-07 14:59·城府、的博客 tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积） 首先无论你如何理解反卷积，请时刻记住一点反卷积操作是卷积的反向 接下来介绍一下反卷积的函数 conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding=“SAME...
- 2020-02-10 16:05SadSummerHoliday的博客 tf.nn.conv2d 在TensorFlow中使用tf.nn.conv2d实现卷积操作，其格式如下： tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1]...
- 2020-09-22 08:49花落雨微扬的博客 tf.nn.conv2d的作用是实现卷积操作，其语法格式如下： tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1], name=None ) 其中： 1、...
- 2018-07-24 21:59Mr番茄蛋的博客 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=...
- 2020-01-03 00:23迷迷糊糊的刺猬的博客 形式：torch.nn.functional.conv2d(input,filters,bias,stride,padding,dilation,groups) 返回值：一个Tensor变量 作用：在输入图像input中使用filters做卷积运算 参数的具体意义： input代表输入图像的大小...
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