《动手学深度学习》 小白笔记四

小白知识 二维互相关运算 输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。 图例:阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 代码实现:corr2d函数实现二维互相关运算,它接受输入数组X与核数组K,并输出数组Y。 import torch import torch.nn as nn def corr2d(X, K): H, W = X.shape