pytorch笔记：conv2d

来自B站视频，API查阅，TORCH.NN

• feature map 是输入，特征图，输出大小是$\lfloor \frac{n_h-k_h+p_h}{s_h}\rfloor +1\times \lfloor \frac{n_w-k_w+p_w}{s_w}\rfloor +1$（$p$不是参数padding，实际上是参数padding的2倍），多通道时卷积核的形状是$c_o\times c_i\times k_h\times k_w$，理解是，从输出来讲，对于每一个输出通道，都有输入通道个kernel，所以是$c_o\times c_i$，一般随着层数增加，宽高减小，通道数增加
  

• nn.Conv2d 中一般 kernel_size 是小奇数（很多是3），padding 设置为$\frac{k-1}{2}$（实际上padding的是$k-1$，因为参数的意义是左右各padding），padding 可以是 ‘same’

padding controls the amount of padding applied to the input. It can be either a string {‘valid’, ‘same’} or an int / a tuple of ints giving the amount of implicit padding applied on both sides.

• nn.Conv2d(2,4,3).weight.size() = [4,2,3,3]， nn.Conv2d(2,4,3).bias.size() = [4]

• point-wise convolution 即1x1 卷积仅做了通道的加权融合，没有考虑图片的局部关联性
  

• depth-wise convolution 是指 Conv2d 中 groups 大于 1 的情况，如果 groups=in_channels 不做通道的融合，分组计算之后合并。分组之后通道融合不充分
  

• 有文章提到残差block可以通过算子融合加速

• dilation 空洞卷积是增加感受野而不增加计算量的方法
  

• ConvMixer : patches are all you need，通过分离通道混合（depth-wise convolution）和空间混合（point-wise convolution）

• Conv2d运算可以有三种实现：

  • 循环对图片截取 kernel 大小的特征图，元素点乘求和
  • 把 kernel 拉成列向量，循环对图片截取 kernel 大小的特征图，拉成行向量后堆叠成矩阵，再与 kernel 向量相乘
  • 循环把 kernel 填充 0 到图片的大小后再拉直成向量，堆叠成矩阵（kernel_matrix），与图片矩阵相乘

• 卷积是下采样（例如$4\times 4\to 2\times 2$），转置卷积（也叫反卷积）是上采样（例如$2\times 2\to 4\times 4$），转置卷积只需将 kernel_matrix 转置之后再与输出相乘即可。上采样可以用于图片生成和分辨率提高

转置卷积只是 shape 转换回原始输入图片的大小，数值并不会返回