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这篇文章主要为大家展示了“pytorch如何自定义卷积核进行卷积操作”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“pytorch如何自定义卷积核进行卷积操作”这篇文章吧。
一 卷积操作：在pytorch搭建起网络时，大家通常都使用已有的框架进行训练，在网络中使用最多就是卷积操作，最熟悉不过的就是
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核，比如高斯核，发现是行不通的，因为上面的参数里面只有卷积核尺寸，而权值weight是通过梯度一直更新的，是不确定的。
二 需要自己定义卷积核的目的：目前是需要通过一个VGG网络提取特征特后需要对其进行高斯卷积，卷积后再继续输入到网络中训练。
三 解决方案。使用
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)
这里注意下weight的参数。与nn.Conv2d的参数不一样
可以发现F.conv2d可以直接输入卷积的权值weight，也就是卷积核。那么接下来就要首先生成一个高斯权重了。这里不直接一步步写了，直接输入就行。
kernel = [[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616], [0.044863533, 0.053, 0.044863533], [0.03797616, 0.044863533, 0.03797616]]
四 完整代码
class GaussianBlur(nn.Module): def __init__(self): super(GaussianBlur, self).__init__() kernel = [[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616], [0.044863533, 0.053, 0.044863533], [0.03797616, 0.044863533, 0.03797616]] kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) self.weight = nn.Parameter(data=kernel, requires_grad=False) def forward(self, x): x1 = x[:, 0] x2 = x[:, 1] x3 = x[:, 2] x1 = F.conv2d(x1.unsqueeze(1), self.weight, padding=2) x2 = F.conv2d(x2.unsqueeze(1), self.weight, padding=2) x3 = F.conv2d(x3.unsqueeze(1), self.weight, padding=2) x = torch.cat([x1, x2, x3], dim=1) return x
这里为了网络模型需要写成了一个类，这里假设输入的x也就是经过网络提取后的三通道特征图（当然不一定是三通道可以是任意通道）
如果是任意通道的话，使用torch.expand(）向输入的维度前面进行扩充。如下：
def blur(self, tensor_image): kernel = [[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616], [0.044863533, 0.053, 0.044863533], [0.03797616, 0.044863533, 0.03797616]] min_batch=tensor_image.size()[0] channels=tensor_image.size()[1] out_channel=channels kernel = torch.FloatTensor(kernel).expand(out_channel,channels,3,3) self.weight = nn.Parameter(data=kernel, requires_grad=False) return F.conv2d(tensor_image,self.weight,1,1)
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