1.函数语法格式
nn. Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode= 'zeros' )
这个函数是二维卷积最常用的卷积方式，在pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样，先实例化再使用。
2.参数解释
- in_channels:输入的四维张量[N, C, H, W]中的C，也就是说输入张量的channels数。这个形参是确定权重等可学习参数的shape所必需的。
- out_channels:也很好理解，即期望的四维输出张量的channels数，不再多说。
- kernel_size:卷积核的大小，一般我们会使用5x5、3x3这种左右两个数相同的卷积核，因此这种情况只需要写kernel_size = 5这样的就行了。如果左右两个数不同，比如3x5的卷积核，那么写作kernel_size = (3, 5)，注意需要写一个tuple，而不能写一个列表（list）。
- stride = 1:卷积核在图像窗口上每次平移的间隔，即所谓的步长。这个概念和Tensorflow等其他框架没什么区别，不再多言。
- padding:这是Pytorch与Tensorflow在卷积层实现上最大的差别
padding也就是指图像填充，后面的int型常数代表填充的多少（行数、列数），默认为0。需要注意的是这里的填充包括图像的上下左右，以padding=1为例，若原始图像大小为32_32，那么padding后的图像大小就变成了34_34，而不是33*33。
Pytorch不同于Tensorflow的地方在于，Tensorflow提供的是padding的模式，比如same、valid，且不同模式对应了不同的输出图像尺寸计算公式。而Pytorch则需要手动输入padding的数量，当然，Pytorch这种实现好处就在于输出图像尺寸计算公式是唯一的，也就是
当然，上面的公式过于复杂难以记忆。大多数情况下的kernel_size、padding左右两数均相同，且不采用空洞卷积（dilation默认为1），因此只需要记 O = （I - K + 2P）/ S +1这种在深度学习课程里学过的公式就好了。 - dilation:这个参数决定了是否采用空洞卷积，默认为1（不采用）。从中文上来讲，这个参数的意义从卷积核上的一个参数到另一个参数需要走过的距离，那当然默认是1了，毕竟不可能两个不同的参数占同一个地方吧（为0）。更形象和直观的图示可以观察Github上的Dilated convolution animations，展示了dilation=2的情况。
- groups:决定了是否采用分组卷积，groups参数可以参考groups参数详解
- bias:即是否要添加偏置参数作为可学习参数的一个，默认为True。
- padding_mode:即padding的模式，默认采用零填充。
3.具体代码
import torch
import torch.nn as nn
class GhostModule(nn.Module):
def __init__(self, in_channels,out_channels,s=2, kernel_size=1,stride=1, use_relu=True):
super(GhostModule, self).__init__()
intrinsic_channels = out_channels//s
ghost_channels = intrinsic_channels * (s - 1)
self.primary_conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=intrinsic_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride,
padding=kernel_size // 2, bias=False),
nn.BatchNorm2d(intrinsic_channels), # 对数据进行归一化处理
nn.ReLU(inplace=True) if use_relu else nn.Sequential() #
)
self.cheap_op = DW_Conv3x3BNReLU(in_channels=intrinsic_channels, out_channels=ghost_channels, stride=stride,groups=intrinsic_channels)
def forward(self, x):
y = self.primary_conv(x)
z = self.cheap_op(y)
out = torch.cat([y, z], dim=1)
return out
def DW_Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride,groups=1):
return nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1,groups=groups, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU6(inplace=True)
)
model = GhostModule(3,16)
print(model)
运行结果：
4.Conv1d/Conv2d/Conv3d
三者区别：参考链接
