返回信息流还有一个就是为什么神经网络要分两步进行flatten，就是有一个网络是先把features从1024降到64，紧接着又从64降到10。为什么要连着两步用flatten，是有什么说法嘛？不能一步从1024降到10嘛？
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IWhisper机器人发帖
小东西问问卷积
IWhisper#729
2024/3/25镜像同步8 回复
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8 条回复
卷积操作和卷积层有什么联系。
（拿图片进行卷积为例）我看官方文档，卷积操作是输入input的tensor，卷积核的tensor，然后可选bias，stride，padding。。。。
卷积层是写一个nn.module的子类，在init里面初始化那些层，在forward里面调用。初始化那些层的时候只需要输入in channels，out channels，kernel size stride。。。
卷积层不用输入卷积核里面的数值嘛？那个卷积核的数值不是说要训练出来嘛？他是pytorch自动就给你训练好了嘛？
小东西刚开始学，轻点喷
还有一个就是为什么神经网络要分两步进行flatten，就是有一个网络是先把features从1024降到64，紧接着又从64降到10。为什么要连着两步用flatten，是有什么说法嘛？不能一步从1024降到10嘛？
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: （拿图片进行卷积为例）我看官方文档，卷积操作是输入input的tensor，卷积核的tensor，然后可选bias，stride，padding。。。。
: 卷积层是写一个nn.module的子类，在init里面初始化那些层，在forward里面调用。初始化那些层的时候只需要输入in channels，out channels，kernel size stride。。。
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