mlx.nn.Conv2d

class Conv2d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: int | tuple, stride: int | tuple = 1, padding: int | tuple = 0, dilation: int | tuple = 1, groups: int = 1, bias: bool = True)

对多通道输入图像应用二维卷积。

通道预期在最后一个维度，即输入形状应为 NHWC，其中

• N 是批量维度

• H 是输入图像高度

• W 是输入图像宽度

• C 是输入通道数

参数:

• in_channels (int) – 输入通道数。

• out_channels (int) – 输出通道数。

• kernel_size (int 或 tuple) – 卷积滤波器的大小。

• stride (int 或 tuple, optional) – 应用滤波器时的步长大小。默认值: 1。

• padding (int 或 tuple, optional) – 对输入进行 0 填充的位置数。默认值: 0。

• dilation (int 或 tuple, optional) – 卷积的扩张（dilation）。

• groups (int, optional) – 卷积的分组数。默认值: 1。

• bias (bool, optional) – 如果为 True，则在输出中添加可学习的偏置。默认值: True

方法