二维矩阵 \[ ]
这里面conv2d(N,C,H,W)里面的四个是 N就是batch size也就是输入图片的数量，C就是通道数这只是一个二维张量所以通道为1，H就是高，W就是宽，所以是1 1 5 5
卷积核 reshape 第一个参数是batch size样本数量 第二个参数是channel图像的通道数量
padding
PyTorch——卷积操作（2）
YYXZZ。。2025-06-04 9:07
相关推荐
说了很好37 分钟前
PyTorch从零搭建DDPM：时间嵌入+UNet网络+扩散调度完整复现Bigfish_coding37 分钟前
前端转agent-【python】-06 长期记忆（向量数据库 + 嵌入）小林ixn37 分钟前
别再手写Prompt了！用AI Loop实现自动化自我迭代，效率提升10倍说了很好38 分钟前
逐行注释DDPM源码：正向加噪、逆向去噪、MSE损失全流程复现用户5569188175338 分钟前
#从脚本到独立程序：Python + Playwright 批量抓取的完整踩坑记录Dilee41 分钟前
Spring AI 1.1.7 接入 MCP：Filesystem Server 最小 DemoToken炼金师44 分钟前
大模型推理超参数原理详解Token炼金师1 小时前
大模型训练超参数：从Loss曲面到收敛策略的底层逻辑后端小肥肠1 小时前
Skill 囤了一堆却用不起来？我用 Codex 写了个整理神器魏祖潇1 小时前
从"会聊天"到"能干活"：用 OpenCode 给自己找个 AI 搭子