Класс LazyConv2d

Класс LazyConv2d из модуля torch.nn применяется для выполнения двумерной свертки (2D convolution) с отложенным определением размерности входных данных. В отличие от обычного Conv2d, этот слой не требует явного указания количества входных каналов при инициализации. Первым параметром передаётся количество выходных каналов, вторым - размер ядра свертки. Остальные параметры (шаг, дополнение, dilation, groups, bias) являются необязательными.

Синтаксис

torch.nn.LazyConv2d(out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

Пример

Давайте создадим ленивый сверточный слой и применим его к случайному тензору:

import torch
import torch.nn as nn

torch.manual_seed(0)

# Создаем ленивый слой с 16 выходными каналами и ядром 3x3
layer = nn.LazyConv2d(out_channels=16, kernel_size=3)

# Входной тензор имеет форму [batch, channels, height, width]
x = torch.randn(2, 3, 32, 32)

# При первом проходе определяется размер входных каналов
res = layer(x)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([2, 16, 30, 30])

Пример

Давайте создадим ленивый слой с пользовательскими параметрами:

import torch
import torch.nn as nn

torch.manual_seed(0)

# Слой с шагом 2, дополнением 1 и без смещения
layer = nn.LazyConv2d(
	out_channels=8,
	kernel_size=5,
	stride=2,
	padding=1,
	bias=False
)

# Входной тензор с 12 каналами
x = torch.randn(1, 12, 64, 64)

res = layer(x)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([1, 8, 31, 31])

Пример

Давайте посмотрим, как меняются веса слоя после инициализации:

import torch
import torch.nn as nn

torch.manual_seed(0)

layer = nn.LazyConv2d(out_channels=4, kernel_size=3)

# До первого прохода веса не определены
print(hasattr(layer, 'weight'))

x = torch.randn(1, 5, 10, 10)
res = layer(x)

# После прохода веса инициализируются
print(hasattr(layer, 'weight'))
print(layer.weight.shape)

Результат выполнения кода:

False
True
torch.Size([4, 5, 3, 3])

Смотрите также

класс Conv2d,
который требует явного указания входных каналов
класс LazyLinear,
который реализует ленивый линейный слой
класс Conv1d,
который выполняет одномерную свертку
класс Conv3d,
который выполняет трехмерную свертку