pytorch学习笔记
- 关于python中带下划线的变量和函数
- Conv2d、Conv3d区别
pytorch官方文档说明：
Conv2d一般是二维平面图像处理。默认处理的输入输出的shape是四维：batch size、通道数（RGB-3通道或者灰度-1通道）、图像高度、图像宽度。
用法是：nn.Conv2d(1,64,3) #1表示输入的通道数，64表示输出的通道数，3表示卷积核为3x3
Conv3d一般是处理在空间上有关联的一系列图像处理，在这里把这一堆二维图像组成一个三维空间样本。比如我把显微镜的64张平面切片组成一个三维样本，或者把病人的一套CT图组成一个三维矩阵。这样可以提取空间信息。
默认处理的输入输出的shape是五维：batch size、通道数（RGB-3通道或者灰度-1通道）、图像高度、图像宽度、图像厚度z。