标签:map conv dtype torch feature print test
import torch
import torch.nn as nn
def transposed_conv_official():
feature_map = torch.as_tensor([[1, 0],
[2, 1]], dtype=torch.float32).reshape([1, 1, 2, 2])
print(feature_map)
trans_conv = nn.ConvTranspose2d(in_channels=1, out_channels=1,
kernel_size=3, stride=1, bias=False)
trans_conv.load_state_dict({"weight": torch.as_tensor([[1, 0, 1],
[0, 1, 1],
[1, 0, 0]], dtype=torch.float32).reshape([1, 1, 3, 3])})
print(trans_conv.weight)
output = trans_conv(feature_map)
print(output)
def transposed_conv_self():
feature_map = torch.as_tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 2, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=torch.float32).reshape([1, 1, 6, 6])
print(feature_map)
conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1,
kernel_size=3, stride=1, bias=False)
conv.load_state_dict({"weight": torch.as_tensor([[0, 0, 1],
[1, 1, 0],
[1, 0, 1]], dtype=torch.float32).reshape([1, 1, 3, 3])})
print(conv.weight)
output = conv(feature_map)
print(output)
def main():
transposed_conv_official()
print("---------------")
transposed_conv_self()
if __name__ == '__main__':
main()
标签:map,conv,dtype,torch,feature,print,test 来源: https://www.cnblogs.com/xiaoqian-shen/p/15449294.html
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