跑一个卷积的python代码，明明很简单，但是结果输出不对

季夏。。。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

def corr2d(X,K):
    """X为输入，K为核矩阵"""

    h,w = K.shape
    """h和w为K的行数和列数"""
    
    Y = torch.zeros((X.shape[0] - h + 1,X.shape[1] - w + 1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            Y[i,j] = (X[i:i + h ,j:j + w] * K).sum()
        return Y

X = torch.tensor([[0.0,1.0,2.0],[3.0,4.0,5.0],[6.0,7.0,8.0]])
K = torch.tensor([[0.0,1.0],[2.0,3.0]])
corr2d(X,K)

最后返回的Y应该是[[19.,25.],[37.,43.]]

但是我返回的是[[19.,25.,],[0.,0.,]]

有没有大佬知道为什么？

快速收敛

虽然不知道卷积是啥，但是不是return地方不对

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

def corr2d(X,K):
    """X为输入，K为核矩阵"""

    h,w = K.shape
    """h和w为K的行数和列数"""
    
    Y = torch.zeros((X.shape[0] - h + 1,X.shape[1] - w + 1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            Y[i,j] = (X[i:i + h ,j:j + w] * K).sum()
    # 这里
    return Y

X = torch.tensor([[0.0,1.0,2.0],[3.0,4.0,5.0],[6.0,7.0,8.0]])
K = torch.tensor([[0.0,1.0],[2.0,3.0]])
print(corr2d(X,K))

的地方不对？应该放在for循环外面

快速收敛

快速收敛 发表于 2022-11-9 14:30
虽然不知道卷积是啥，但是不是return地方不对的地方不对？应该放在for循环外面

安装库测试了下，确实是，return放for循环外面，就是你要的结果了