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在TensorRT中定义卷积层是一个常见的操作，本文将从代码层面详细介绍卷积层的设置和使用流程。
1.1 初始代码框架
#include// 假设div是占位符，不需要修改using namespace std;// 卷积层参数设置torch::nn::Conv2dOptions conv_options(int64_t in_planes, int64_t out_planes, int64_t kernel_size, int64_t stride = 1, int64_t padding = 0, bool with_bias = false) { torch::nn::Conv2dOptions conv_options = torch::nn::Conv2dOptions(in_planes, out_planes, kernel_size); conv_options.stride(stride); conv_options.padding(padding); conv_options.bias(with_bias); return conv_options;}// 卷积层torch::nn::Conv2d conv{};int main() { // 1.定义输入数据 torch::Tensor rgb = torch::randn({1,3,6,6}); // 2.定义卷积层参数 auto conv_options = conv_options(3,2,5); // 3.卷积运算 auto x = conv(rgb); // 4.输出结果 cout << x << endl; cout << x.sizes() << endl; system("pause"); return 0;}
1.2 模块说明test卷积层设置是本程序的主要模块，主要实现了以下功能：
Conv2dOptions类的定义：用于设置卷积层的参数，如输入平面数、输出平面数、核大小、步长和偏置Conv2d类的定义：用于执行卷积操作main函数：实现了从输入数据到卷积输出的完整流程rgb：输入图像 tensor，尺寸为1x3x6x61.3 实验结果运行时会输出以下内容：
input tensor: shape [1,3,6,6]output tensor: shape [1,2,5,5]
1.4 参考文献
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