一 卷积操作：在pytorch搭建起网络时，大家通常都使用已有的框架进行训练，在网络中使用最多就是卷积操作，最熟悉不过的就是
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核，比如高斯核，发现是行不通的，因为上面的参数里面只有卷积核尺寸，而权值weight是通过梯度一直更新的，是不确定的。
二 需要自己定义卷积核的目的：目前是需要通过一个VGG网络提取特征特后需要对其进行高斯卷积，卷积后再继续输入到网络中训练。
三 解决方案。使用
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)
这里注意下weight的参数。与nn.Conv2d的参数不一样
可以发现F.conv2d可以直接输入卷积的权值weight，也就是卷积核。那么接下来就要首先生成一个高斯权重了。这里不直接一步步写了，直接输入就行。
kernel = [[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616],
[0.044863533, 0.053, 0.044863533],
[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616]]
四 完整代码
class GaussianBlur(nn.Module):
def __init__(self):
super(GaussianBlur, self).__init__()
kernel = [[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616],
[0.044863533, 0.053, 0.044863533],
[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616]]
kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
self.weight = nn.Parameter(data=kernel, requires_grad=False)
def forward(self, x):
x1 = x[:, 0]
x2 = x[:, 1]
x3 = x[:, 2]
x1 = F.conv2d(x1.unsqueeze(1), self.weight, padding=2)
x2 = F.conv2d(x2.unsqueeze(1), self.weight, padding=2)
x3 = F.conv2d(x3.unsqueeze(1), self.weight, padding=2)
x = torch.cat([x1, x2, x3], dim=1)
return x
这里为了网络模型需要写成了一个类，这里假设输入的x也就是经过网络提取后的三通道特征图（当然不一定是三通道可以是任意通道）
如果是任意通道的话，使用torch.expand(）向输入的维度前面进行扩充。如下：
def blur(self, tensor_image):
kernel = [[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616],
[0.044863533, 0.053, 0.044863533],
[0.03797616, 0.044863533, 0.03797616]]
min_batch=tensor_image.size()[0]
channels=tensor_image.size()[1]
out_channel=channels
kernel = torch.FloatTensor(kernel).expand(out_channel,channels,3,3)
self.weight = nn.Parameter(data=kernel, requires_grad=False)
return F.conv2d(tensor_image,self.weight,1,1)
以上这篇pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？