首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pytorch conv2d的源代码在哪里?

PyTorch是一个开源的深度学习框架,它提供了丰富的神经网络模型和算法库。PyTorch中的conv2d函数用于实现二维卷积操作。

PyTorch的源代码托管在GitHub上,你可以在PyTorch的GitHub仓库中找到conv2d函数的源代码。具体来说,conv2d函数的源代码位于PyTorch的torch.nn.functional模块中。

你可以通过以下链接找到conv2d函数的源代码: torch.nn.functional.conv2d

在这个链接中,你可以查看conv2d函数的实现细节,包括函数的参数、功能描述和具体的实现代码。此外,你还可以在PyTorch的文档中找到更详细的说明和示例用法。

需要注意的是,以上提供的链接是指向PyTorch的官方GitHub仓库,其中包含了PyTorch的源代码。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【Pytorch 】笔记四:Module 与 Containers 的源码解析

    疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实, 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。

    06

    【论文详解】目标检测算法之SSD 深入详解

    目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型:(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高;(2)one-stage方法,如Yolo和SSD,其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样,抽样时可以采用不同尺度和长宽比,然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归,整个过程只需要一步,所以其优势是速度快,但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难,这主要是因为正样本与负样本(背景)极其不均衡(参见Focal Loss,https://arxiv.org/abs/1708.02002),导致模型准确度稍低。不同算法的性能如图1所示,可以看到两类方法在准确度和速度上的差异。

    02
    领券