如果，对RGB三通道图像，转为tensor后，直接进行卷积操作（如nn.Conv2d(3,3)），保持通道数量不变，依旧是3，再将其保存为RGB图像。
请问，新保存的图像 和 原图 会有很大的差异吗，还是基本不变？
对三通道图像进行nn.Conv2d (3,3)卷积，再保存为三通道图，两图差异大吗？
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爱晚乏客游 2022-10-24 13:24关注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，还是得看计算的结果
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- 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
- 2021-04-03 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
- 2023-03-14 21:53回答 3 已采纳 若要将AlexNet的三通道调整为一通道，可以在模型定义时修改第一层卷积层的输入通道数。具体地，在BuildAlexNet类中，找到self.features，即AlexNet的特征提取部分，将其中的
- 2019-07-31 09:28Miss yang 2020的博客 tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 参数： **input : ** 输入的要做卷积的图片，要求为一个张量，shape为 [ batch, in_height, in_w...
- 2021-10-23 22:29回答 1 已采纳 你好，你这个卷积核没有归一化，所以显示不了图像： d = imread('test.jpg'); d = rgb2gray(d); a1=conv2(a/sum(a(:)),d); imshow(a1
- 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
- 2022-06-06 17:06回答 1 已采纳 那就是batchsize设置为5呗。
- 2019-03-09 14:52落地生根1314的博客 学习torch框架中的卷积神经网络，对此进行记录 一、nn.Conv2d nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding...in_channel:输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3； out_channel: 输...
- 2021-09-24 15:05回答 1 已采纳 你好，假如x是信号，h是卷积核，要生成y： x=[1,2,0,0]; h = [0,0.8,0.6,0.4]; nh = length(h); y = zeros(1,length(x)+nh-1);
- 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
- 2022-03-19 16:13
一维卷积神经网络训练时遇到报错：Vexpected conv1d_input to have 3 dimensions, but got array with shape (20430, 2048)
python
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回答 2 已采纳 39行input_shape = (2048, 1)是说单个个样本shape，因此模型的输入数据shape应为(n, 2048, 1)，可将52行改为 model.fit(x[train].resha - 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
- 2022-12-23 14:36回答 1 已采纳 loss函数弄错了吧
- 2019-05-03 23:05NoTime4Emotion的博客 tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积） 查阅资料了许久，很多博客资料都对知识进行详细讲解，但一到strides，padding就一带而过，自己发现还是对于步长stride和填充padding这两个因素对输出张量大小的关系不是很...
- 2019-09-05 15:53Micheeeelle的博客 PyTorch中的nn.Conv1d、nn.Conv2d以及文本卷积简单理解文本处理时的卷积原理一维卷积nn.Conv1d定义参数说明代码示例涉及论文及图解二维卷积nn.Conv2d定义参数说明代码示例图解总结 简单理解文本处理时的卷积原理 ...
- 2019-07-03 16:22闪闪·Style的博客 tf.nn.conv2d()是TensorFlow里面实现卷积的函数。 函数格式： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu = None, name = None) 【参数说明】 第一个参数input： 指需要做卷积的输入...
- 2022-05-31 17:28NekoTom的博客 # PyTorch nn.Conv2d自定义权重实现三通道上分通道滤波 最近做的一个项目涉及到传统图像滤波算法与深度学习算法结合的框架，为了实现模型的统一，考虑用PyTorch重写之前用OpenCV实现的一种MSRCR算法的变种，该算法中...
- 2020-02-27 15:48weixin_ry5219775的博客 通俗理解tf.nn.conv2d()参数的含义不分享的知识毫无意义关注2019.03.25 18:08:25字数 326阅读 1,537首先以tensorflow中最常用的卷积神经网络为案例进行说明： tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, ...
- 2019-04-28 15:47无情的搬砖机器的博客 前两天想利用tensorflow中的卷积操作实现对图像通道之间的数据操作，比如通道1减去通道2等，查找了一些关于tf.nn.conv2d函数的用法，但是发现在tensor中的数据和我们平时对图像的维度理解存在一些差异，按照自己的...
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