摘要：
原文链接：https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, 阅读全文
摘要：
加载并可视化FashionMNIST 在这个notebook中，我们要加载并查看 Fashion-MNIST 数据库中的图像。 任何分类问题的第一步，都是查看你正在使用的数据集。这样你可以了解有关图像和标签格式的一些详细信息，以及对如何定义网络以识别此类图像集中的模式的一些见解。 PyTorch有一 阅读全文
摘要：
显示图像 定义滤波器，并将其可视化 Filter 1: [[-1 -1 1 1] [-1 -1 1 1] [-1 -1 1 1] [-1 -1 1 1]] 定义卷积层和池化层¶ 将卷积层初始化，使其包含你所创建的所有滤波器。然后添加一个最大池化层（相关文档请通过点击这里查阅），内核大小为（4x4）， 阅读全文