PyTorch中如何正确使用nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d进行卷积和反卷积操作？

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原文链接 + 1. 通过数问问题，描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，那就是三通道。最初输入的图片类型的channels，决定于“

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1. 通道数问题

• 描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的 channels ，取决于图片类型；
• 卷积操作完成后输出的 out_channels ，取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels；
• 卷积核中的 in_channels ，上面已经说了，就是上一次卷积的 out_channels ，如果是第一次做卷积，就是样本图片的 channels 。

举个例子，假设现有一个为 6×6×3的图片样本，使用 3×3×3 的卷积核（filter）进行卷积操作。此时输入图片的 channels 为 3，而卷积核中的 in_channels 与需要进行卷积操作的数据的 channels 一致（就是图片样本，为3）。接下来进行卷积操作，卷积核中的27个数字与分别与样本对应相乘后，再进行求和，得到第一个结果。依次进行，最终得到 4×4的结果。由于只有一个卷积核，所以最终得到的结果为 4×4×1，out_channels 为 1。如下图所示：

在实际应用中，都会使用多个卷积核。这里如果再加一个卷积核，就会得到 4×4×2的结果。