在二维矩阵间的运算： class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作。详解 torch.nn.functi
在二维矩阵间的运算：
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作。详解
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)
在由多个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积，这个操作其实和上面的操作是一样的，只不过这个操作多用于计算一组卷积核对于输入的卷积结果，而上面的那条代码更多的则是用在定义网络中去。详解
以上这篇在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。