Функция F.conv3d

Функция F.conv3d применяет трёхмерную свёртку к входному тензору. Она используется в задачах компьютерного зрения для обработки объёмных данных, например, видео или медицинских снимков. Первым параметром функция принимает входной тензор размерности (batch, channels, depth, height, width), вторым - тензор весов свёртки. Также можно указать шаг свёртки (stride), дополнение (padding) и коэффициент расширения (dilation).

Синтаксис

torch.nn.functional.conv3d(
	input,
	weight,
	bias=None,
	stride=1,
	padding=0,
	dilation=1,
	groups=1
)

Пример

Давайте применим трёхмерную свёртку к простому тензору:

import torch
from torch.nn import functional as F

torch.manual_seed(0)

t = torch.randn(1, 1, 3, 3, 3)
weight = torch.randn(1, 1, 2, 2, 2)

res = F.conv3d(t, weight)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([1, 1, 2, 2, 2])

Пример

Теперь применим свёртку с шагом 2 и дополнением 1:

import torch
from torch.nn import functional as F

torch.manual_seed(0)

t = torch.randn(1, 1, 5, 5, 5)
weight = torch.randn(1, 1, 3, 3, 3)

res = F.conv3d(t, weight, stride=2, padding=1)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([1, 1, 3, 3, 3])

Пример

Добавим смещение (bias) и увеличим количество выходных каналов:

import torch
from torch.nn import functional as F

torch.manual_seed(0)

t = torch.randn(2, 3, 4, 4, 4)
weight = torch.randn(5, 3, 2, 2, 2)
bias = torch.randn(5)

res = F.conv3d(t, weight, bias=bias, stride=1, padding=0)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([2, 5, 3, 3, 3])

Смотрите также

функцию conv1d,
которая применяет одномерную свёртку
функцию conv2d,
которая применяет двумерную свёртку
функцию conv_transpose2d,
которая применяет двумерную транспонированную свёртку
функцию max_pool2d,
которая выполняет двумерную операцию максимального пулинга