Pytorch之卷积网络 卷积操作 互操作 原理图 虽然卷积层得名于卷积(convolution)运算,但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关(crosscorrelation)运算。计算如下: 代码原理 def corr2d(X, K): 计算卷积操作(互操作) h, w = K.shape # 得到卷积后 Y = t.zeros((X.shape[0]-h+1, X.shape[1]-w+1)) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[1]):
