卷积在pytorch中有两种实现，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是torch.nn.functional.conv2d()，这两种方式本质都是执行卷积操作，对输入的要求也是一样的，首先需要输入的是一个torch.autograd.Variable()的类型，大小是（batch，channel， H，W)，其中batch表示输入的一批数据的数目，channel表示输入的通道数。
一般一张彩色的图片是3，灰度图片是1，而卷积网络过程中的通道数比较大，会出现几十到几百的通道数。H和W表示输入图片的高度和宽度，比如一个batch是32张图片，每张图片是3通道，高和宽分别是50和100，那么输入的大小就是（32，3，50，100）。
如下代码是卷积执行soble边缘检测算子的实现：
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import torchimport numpy as npfrom torch import nnfrom PIL import Imagefrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as F def nn_conv2d(im): # 用nn.Conv2d定义卷积操作 conv_op = nn.Conv2d(1, 1, 3, bias=False) # 定义sobel算子参数 sobel_kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype='float32') # 将sobel算子转换为适配卷积操作的卷积核 sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3)) # 给卷积操作的卷积核赋值 conv_op.weight.data = torch.from_numpy(sobel_kernel) # 对图像进行卷积操作 edge_detect = conv_op(Variable(im)) # 将输出转换为图片格式 edge_detect = edge_detect.squeeze().detach().numpy() return edge_detect def functional_conv2d(im): sobel_kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype='float32') # sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3)) weight = Variable(torch.from_numpy(sobel_kernel)) edge_detect = F.conv2d(Variable(im), weight) edge_detect = edge_detect.squeeze().detach().numpy() return edge_detect def main(): # 读入一张图片，并转换为灰度图 im = Image.open('./cat.jpg').convert('L') # 将图片数据转换为矩阵 im = np.array(im, dtype='float32') # 将图片矩阵转换为pytorch tensor,并适配卷积输入的要求 im = torch.from_numpy(im.reshape((1, 1, im.shape[0], im.shape[1]))) # 边缘检测操作 # edge_detect = nn_conv2d(im) edge_detect = functional_conv2d(im) # 将array数据转换为image im = Image.fromarray(edge_detect) # image数据转换为灰度模式 im = im.convert('L') # 保存图片 im.save('edge.jpg', quality=95) if __name__ == "__main__": main() |
原图片：cat.jpg
结果图片：edge.jpg
以上这篇Pytorch 实现sobel算子的卷积操作详解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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/100521530
