[ 输入参数用法不一致 ]torch.nn.Conv2d¶
torch.nn.Conv2d¶
torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1,
padding=0,
dilation=1,
groups=1,
bias=True,
padding_mode='zeros',
device=None,
dtype=None)
paddle.nn.Conv2D¶
paddle.nn.Conv2D(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1,
padding=0,
dilation=1,
groups=1,
padding_mode='zeros',
weight_attr=None,
bias_attr=None,
data_format='NCHW')
其中 PyTorch 的 bias
与 Paddle 的 bias_attr
用法不一致,具体如下:
参数映射¶
PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
---|---|---|
in_channels | in_channels | 表示输入 Tensor 通道数。 |
out_channels | out_channels | 表示输出 Tensor 通道数。 |
kernel_size | kernel_size | 表示卷积核大小。 |
stride | stride | 表示卷积核步长。 |
padding | padding | 表示填充大小。 |
dilation | dilation | 表示空洞大小。 |
groups | groups | 表示分组数。 |
bias |
- | 是否在输出中添加可学习的 bias。 |
padding_mode | padding_mode | 表示填充模式。 |
device | - | 指定 Tensor 的设备,一般对网络训练结果影响不大,可直接删除。 |
dtype | - | 指定权重参数属性的对象,一般对网络训练结果影响不大,可直接删除。 |
- | weight_attr | Tensor 的所需数据类型,PyTorch 无此参数,Paddle 保持默认即可。 |
- | bias_attr | Tensor 的所需数据类型,当bias_attr 设置为 bool 类型与 PyTorch 的作用一致。 |
- | data_format | Tensor 的所需数据类型,PyTorch 无此参数,Paddle 保持默认即可。 |