Conv2D

class 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' ) [源代码]

二维卷积层

该 OP 是二维卷积层（convolution2d layer），根据输入、卷积核、步长（stride）、填充（padding）、空洞大小（dilations）一组参数计算输出特征层大小。输入和输出是 NCHW 或 NHWC 格式，其中 N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度。卷积核是 MCHW 格式，M 是输出图像通道数，C 是输入图像通道数，H 是卷积核高度，W 是卷积核宽度。如果组数(groups)大于 1，C 等于输入图像通道数除以组数的结果。详情请参考 UFLDL's : 卷积 。如果 bias_attr 不为 False，卷积计算会添加偏置项。

对每个输入 X，有等式：

\[Out = \sigma \left ( W * X + b \right )\]

其中：

  • \(X\)：输入值，NCHW 或 NHWC 格式的 4-D Tensor

  • \(W\)：卷积核值，MCHW 格式的 4-D Tensor

  • \(*\)：卷积操作

  • \(b\)：偏置值，1-D Tensor，形状为 [M]

  • \(\sigma\)：激活函数

  • \(Out\)：输出值，NCHW 或 NHWC 格式的 4-D Tensor，和 X 的形状可能不同

参数

  • in_channels (int) - 输入图像的通道数。

  • out_channels (int) - 由卷积操作产生的输出的通道数。

  • kernel_size (int|list|tuple) - 卷积核大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核的高和宽。如果为单个整数，表示卷积核的高和宽都等于该整数。

  • stride (int|list|tuple，可选) - 步长大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积沿着高和宽的步长。如果为单个整数，表示沿着高和宽的步长都等于该整数。默认值：1。

  • padding (int|list|tuple|str，可选) - 填充大小。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 padding = "SAME"或 padding = "VALID" 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有 3 种格式：(1)包含 4 个二元组：当 data_format 为"NCHW"时为 [[0,0], [0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right]]，当 data_format 为"NHWC"时为[[0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right], [0,0]]；(2)包含 4 个整数值：[padding_height_top, padding_height_bottom, padding_width_left, padding_width_right]；(3)包含 2 个整数值：[padding_height, padding_width]，此时 padding_height_top = padding_height_bottom = padding_height， padding_width_left = padding_width_right = padding_width。若为一个整数，padding_height = padding_width = padding。默认值：0。

  • dilation (int|list|tuple，可选) - 空洞大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核中的元素沿着高和宽的空洞。如果为单个整数，表示高和宽的空洞都等于该整数。默认值：1。

  • groups (int，可选) - 二维卷积层的组数。根据 Alex Krizhevsky 的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当 group=n，输入和卷积核分别根据通道数量平均分为 n 组，第一组卷积核和第一组输入进行卷积计算，第二组卷积核和第二组输入进行卷积计算，……，第 n 组卷积核和第 n 组输入进行卷积计算。默认值：1。

  • padding_mode (str，可选)：填充模式。包括 'zeros', 'reflect', 'replicate' 或者 'circular'。默认值：'zeros' 。

  • weight_attr (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • bias_attr （ParamAttr|bool，可选）- 指定偏置参数属性的对象。若 bias_attr 为 bool 类型，只支持为 False，表示没有偏置参数。默认值为 None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • data_format (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是"NCHW"和"NHWC"。N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NCHW"。

属性

weight

本层的可学习参数，类型为 Parameter

bias

本层的可学习偏置，类型为 Parameter

形状

  • 输入：\((N, C_{in}, H_{in}, W_{in})\)

  • 卷积核：\((C_{out}, C_{in}, K_{h}, K_{w})\)

  • 偏置：\((C_{out})\)

  • 输出：\((N, C_{out}, H_{out}, W_{out})\)

其中：

\[ \begin{align}\begin{aligned}H_{out} = \frac{(H_{in} + 2 * paddings[0] - (dilations[0] * (kernel\_size[0] - 1) + 1))}{strides[0]} + 1\\W_{out} = \frac{(W_{in} + 2 * paddings[1] - (dilations[1] * (kernel\_size[1] - 1) + 1))}{strides[1]} + 1\end{aligned}\end{align} \]

如果 padding = "SAME":

\[H_{out} = \frac{(H_{in} + stride[0] - 1)}{stride[0]}\]
\[W_{out} = \frac{(W_{in} + stride[1] - 1)}{stride[1]}\]

如果 padding = "VALID":

\[ \begin{align}\begin{aligned}H_{out} = \frac{\left ( H_{in} -\left ( dilation[0]*\left ( kernel\_size[0]-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[0]}+1\\W_{out} = \frac{\left ( W_{in} -\left ( dilation[1]*\left ( kernel\_size[1]-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[1]}+1\end{aligned}\end{align} \]

代码示例

import paddle
import paddle.nn as nn

paddle.disable_static()

x_var = paddle.uniform((2, 4, 8, 8), dtype='float32', min=-1., max=1.)

conv = nn.Conv2D(4, 6, (3, 3))
y_var = conv(x_var)
y_np = y_var.numpy()
print(y_np.shape)
# (2, 6, 6, 6)

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