PyTorch 自定义卷积核「数据」

在做一些模型分析的时候可能需要将卷积核内的参数定制化(eg：全为1)，此时就没办法直接使用模型中定义好的卷积了，需要将其数据给修改下方能使用，但是其输入输出通道以及卷积核大小需要留用，在此就可以单独的将卷积的 weight/bias 进行从新赋值即可：

⚠️注意
在给 conv.weight/bais.data 赋值的时候，其类型必须是 Tensor
维度必须符合卷积核的尺寸，即
conv.weight : dim=(out_dim, in_dim , kerneal_size[0], kerneal_size[1])
conv.bias : dim=(out_dim). Default: bias=True

conv = torch.nn.Conv2d(1, 1, (3, 3), stride=2, padding=1, bias=True)
conv.weight.data = torch.Tensor([[[[1, 1, 1],[1, 1, 0],[0, 1, 1]]]])
conv.bias.data = torch.Tensor([[[1]]])a = torch.Tensor([[[[1, 0, 0, 1, 2],[0, 2, 0, 0, 0],[1, 1, 0, 1, 0],[1, 0, 2, 2, 2],[1, 0, 0, 2, 0]]]])
print(conv(a))# 输出结果：
tensor([[[[3., 0., 3.],[4., 7., 3.],[2., 4., 6.]]]], grad_fn=<ThnnConv2DBackward>)

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/405242579

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