从 Pytorch for Convolution 的文档中，我看到函数 torch.nn.Conv1d 要求用户传递参数“in_channels”和“out_channels”。我知道它们指的是输入通道和输出通道，但我不确定它们在卷积上下文中的含义。有人可以向我解释一下吗？
PyTorch 中卷积的输入和输出通道是什么？
数据挖掘
深度学习
火炬
2021-10-08 18:09:00
1个回答
in_channels是卷积层输入的通道数。因此，例如，在适用于图像的卷积层的情况下，in_channels指的是图像的通道数。在 RGB 图像的情况下，in_channels == 3（红色、绿色和蓝色）；在灰度图像的情况下，in_channels == 1。
out_channels是特征图的数量，通常等于您应用于输入的内核数量。有关更多信息，请参见例如https://stats.stackexchange.com/a/292064/82135。