machinelearning_notebook/7_deep_learning/1_CNN/01-basic_conv.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 卷积计算与模块\n",
    "前面我们介绍了卷积网络的基本知识，其在计算机视觉领域被应用得非常广泛，那么常见的卷机网络中用到的模块能够使用 PyTorch 非常轻松地实现，下面我们来讲一下 PyTorch 中的卷积模块。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1. 卷积\n",
    "卷积在 PyTorch 中有两种方式，一种是 `torch.nn.Conv2d()`，一种是 `torch.nn.functional.conv2d()`，这两种形式本质都是使用一个卷积操作。\n",
    "\n",
    "这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 `torch.autograd.Variable()` 的类型，大小是 `(batch, channel, H, W)`，其中 `batch` 表示输入的一批数据的数目，第二个是输入的通道数，一般一张彩色的图片是 3，灰度图是 1，而卷积网络过程中的通道数比较大，会出现几十到几百的通道数，`H` 和 `W` 表示输入图片的高度和宽度，比如一个 `batch` 是 32 张图片，每张图片是 3 通道，高和宽分别是 50 和 100，那么输入的大小就是 `(32, 3, 50, 100)`\n",
    "\n",
    "下面举例来说明一下这两种卷积方式"
   ]
  },
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   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import torch\n",
    "from torch import nn\n",
    "from torch.autograd import Variable\n",
    "import torch.nn.functional as F\n",
    "from PIL import Image\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "%matplotlib inline"
   ]
  },
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   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "im = Image.open('./cat.png').convert('L') # 读入一张灰度图的图片\n",
    "im = np.array(im, dtype='float32') # 将其转换为一个矩阵"
   ]
  },
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    {
     "data": {