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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>PyTorch教程7.4之多個(gè)輸入和多個(gè)輸出通道

      PyTorch教程7.4之多個(gè)輸入和多個(gè)輸出通道

      2023-06-05 | pdf | 0.21 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      雖然我們在第 7.1.4 節(jié)中描述了構(gòu)成每個(gè)圖像的多個(gè)通道（例如，彩色圖像具有標(biāo)準(zhǔn)的 RGB 通道來指示紅色、綠色和藍(lán)色的數(shù)量）和多個(gè)通道的卷積層，但到目前為止，我們簡化了 所有我們的數(shù)值示例僅使用單個(gè)輸入和單個(gè)輸出通道。這使我們能夠?qū)⑤斎?、卷積核和輸出視為二維張量。

      當(dāng)我們將通道添加到混合中時(shí)，我們的輸入和隱藏表示都變成了三維張量。例如，每個(gè) RGB 輸入圖像都有形狀3×h×w. 我們將這個(gè)尺寸為 3 的軸稱為通道維度。通道的概念與 CNN 本身一樣古老。例如 LeNet5 ( LeCun et al. , 1995 )使用它們。在本節(jié)中，我們將更深入地了解具有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出通道的卷積核。

      import torch
from d2l import torch as d2l

      from mxnet import np, npx
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

      import jax
from jax import numpy as jnp
from d2l import jax as d2l

      No GPU/TPU found, falling back to CPU. (Set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 and rerun for more info.)

      import tensorflow as tf
from d2l import tensorflow as d2l

      7.4.1. 多個(gè)輸入通道

      當(dāng)輸入數(shù)據(jù)包含多個(gè)通道時(shí)，我們需要構(gòu)造一個(gè)與輸入數(shù)據(jù)具有相同輸入通道數(shù)的卷積核，以便與輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行互相關(guān)。假設(shè)輸入數(shù)據(jù)的通道數(shù)為ci, 卷積核的輸入通道數(shù)也需要為 ci. 如果我們的卷積核的窗口形狀是 kh×kw, 那么當(dāng)ci=1，我們可以將卷積核視為形狀的二維張量 kh×kw.

      然而，當(dāng)ci>1，我們需要一個(gè)包含形狀張量的內(nèi)核kh×kw對于每個(gè)輸入通道。連接這些ci張量一起產(chǎn)生形狀的卷積核 ci×kh×kw. 由于輸入和卷積核各有ci通道，我們可以對每個(gè)通道的輸入的二維張量和卷積核的二維張量進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，加上ci結(jié)果一起（對通道求和）以產(chǎn)生二維張量。這是多通道輸入和多輸入通道卷積核之間的二維互相關(guān)的結(jié)果。

      圖 7.4.1提供了具有兩個(gè)輸入通道的二維互相關(guān)的示例。陰影部分是第一個(gè)輸出元素以及用于輸出計(jì)算的輸入和內(nèi)核張量元素： (1×1+2×2+4×3+5×4)+(0×0+1×1+3×2+4×3)=56.

      https://file.elecfans.com/web2/M00/AA/41/pYYBAGR9NVaAIsPvAAHtOvp5Bfs298.svg

      圖 7.4.1 2 個(gè)輸入通道的互相關(guān)計(jì)算。

      為了確保我們真正理解這里發(fā)生了什么，我們可以自己實(shí)現(xiàn)多個(gè)輸入通道的互相關(guān)操作。請注意，我們所做的只是對每個(gè)通道執(zhí)行互相關(guān)運(yùn)算，然后將結(jié)果相加。

      def corr2d_multi_in(X, K):
  # Iterate through the 0th dimension (channel) of K first, then add them up
  return sum(d2l.corr2d(x, k) for x, k in zip(X, K))

      def corr2d_multi_in(X, K):
  # Iterate through the 0th dimension (channel) of K first, then add them up
  return sum(d2l.corr2d(x, k) for x, k in zip(X, K))

      def corr2d_multi_in(X, K):
  # Iterate through the 0th dimension (channel) of K first, then add them up
  return sum(d2l.corr2d(x, k) for x, k in zip(X, K))

      def corr2d_multi_in(X, K):
  # Iterate through the 0th dimension (channel) of K first, then add them up
  return tf.reduce_sum([d2l.corr2d(x, k) for x, k in zip(X, K)], axis=0)

      我們可以構(gòu)造對應(yīng)于圖 7.4.1中的值的輸入張量X和核張量來驗(yàn)證互相關(guān)運(yùn)算的輸出。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]]])

corr2d_multi_in(X, K)

      tensor([[ 56., 72.],
    [104., 120.]])

      X = np.array([[[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 = np.array([[[0.0, 1.0], [2.0, 3.0]], [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]])

corr2d_multi_in(X, K)

      array([[ 56., 72.],
    [104., 120.]])

      X = jnp.array([[[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 = jnp.array([[[0.0, 1.0], [2.0, 3.0]], [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]])

corr2d_multi_in(X, K)

      Array([[ 56., 72.],
    [104., 120.

      RGB 卷積 cnn pytorch
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