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Pytorch中的torch.nn.functional.conv2d与深度可分离卷积和标准卷积 | 小王同学
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描述
https://a171232886.github.io/2021/11/24/Pytorch%E4%B8%ADtorch.nn.functional.conv2d%E4%B8%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%AF%E5%88%86%E7%A6%BB%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E5%92%8C%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8D%B7%E7%A7%AF/
前言
是在研究训练过程中遇到的
F.conv2d与nn.Conv2d
也就是torch.nn.functional.conv2d实际上是torch.nn.Conv2d的另一个用法，可以直接指定卷积核和偏置的值。 这在通常情况下是用不到的，因为卷积核的值都是训练得到的。但在一些相关运算（correlation）时，需要指定卷积核的值。首先回顾一下nn.Conv2d
# Conv2d的用法 i
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