如何为nnabla卷积运算提供输入通道维度？

Question

我正在尝试使用 nnabla.parametric_functions 在 nnable 中编写卷积层，我如何为其提供输入通道维度？

我试图查看 https://nnabla.readthedocs.io/en/latest/python/api/parametric_function.html?highlight=convolution#nnabla.parametric_functions.convolution

上的 nnabla 文档

这是代码片段：

将 numpy 导入为 np

将 nnabla 导入为 nn

导入 nnabla.functions 作为 F

导入 nnabla.parametric_functions 作为 PF

输入=nn.Variable([1,3,224,224]) projection = PF.convolution(input, 768,(16,16), stride=(16,16), name='projection_conv') 打印（“转换”，projection.shape）

Answer 1

在 NNabla 中，对于 PF.convolution()，您只需指定输出通道维度，即 outmaps 而不是输入通道维度。 API 本身会从后端的输入变量中推断出来。