【动手学习深度学习】逐行代码解析合集

14多输入多输出通道

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视频链接：动手学习深度学习–多输入多输出通道
课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/
教材：https://zh-v2.d2l.ai/

1、多输入通道

import torch
from d2l import torch as d2l
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

"====================1、多输入通道===================="
def corr2d_multi_in(X, K):
    # 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起
    return sum(d2l.corr2d(x, k) for x, k in zip(X, K))

# 初始化X和K
X = torch.tensor([[[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]],
               [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0], [7.0, 8.0, 9.0]]])
K = torch.tensor([[[0.0, 1.0], [2.0, 3.0]], [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]])
print(corr2d_multi_in(X, K))
'''
输出：
tensor([[ 56.,  72.],
        [104., 120.]])
'''

2、多输出通道

torch.stack：增加新的维度进行堆叠 【若不懂，可参考文章链接】

"====================2、多输出通道===================="
def corr2d_multi_in_out(X, K):
    # 迭代“K”的第0个维度，每次都对输入“X”执行互相关运算。
    # 最后将所有结果都叠加在一起
    return torch.stack([corr2d_multi_in(X, k) for k in K], 0)
# torch.stack：增加新的维度进行堆叠
K = torch.stack((K, K + 1, K + 2), 0)  # 三个两层2×2的卷积
print(K.shape)
'''
输出：
torch.Size([3, 2, 2, 2])
'''
print(corr2d_multi_in_out(X, K))
'''
输出：
tensor([[[ 56.,  72.],
         [104., 120.]],
         
        [[ 76., 100.],
         [148., 172.]],
         
        [[ 96., 128.],
         [192., 224.]]])
'''

3、1×1卷积层等价于 一个全连接

"====================3、1×1卷积层===================="
# 1×1卷积 等价于 一个全连接
def corr2d_multi_in_out_1x1(X, K):
    c_i, h, w = X.shape  # torch.Size([3, 3, 3])
    c_o = K.shape[0]  # 2
    # 将 X 和 K 转化为矩阵
    X = X.reshape((c_i, h * w))  # (3,9) 将高和宽拉成一条向量
    K = K.reshape((c_o, c_i))    # (2,3)
    # 全连接层中的矩阵乘法
    Y = torch.matmul(K, X)  # (2,3) × (3,9) = (2,9)
    return Y.reshape((c_o, h, w))    # (2,9) ==> (2,3,3)

X = torch.normal(0, 1, (3, 3, 3))
K = torch.normal(0, 1, (2, 3, 1, 1))

Y1 = corr2d_multi_in_out_1x1(X, K)
Y2 = corr2d_multi_in_out(X, K)
# 有一些浮点精度的区别，相减小于一个很小的值。几乎认为Y1和Y2是两个完全一样的值
assert float(torch.abs(Y1 - Y2).sum()) < 1e-6