在深度学习中，最常用的操作是卷积操作。除了调用PyTorch封装好的函数，读者也可以自行编写一个函数实现卷积功能。根据卷积的定义，只需要遍历整个图像，依次获取与卷积核相乘的子块，相乘求和后就可以得到卷积的结果。为了进一步简化计算，可以采用img2col的思路，将整张图像提前转换成与卷积核相乘的子块，再把每个子块的维度展平，此时形状从
变化为：
同时，卷积核的形状可以变为
PyTorch深度学习实战（23）—— 用高级索引实现卷积
news2024/11/15 10:46:14
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