im2col這個函式特別棒！為啥？因為它讓卷積變得簡單，他將卷積操作轉變為矩陣乘法，對比發現全連線層的實質就是矩陣乘法，所以這個函式使得卷積層的很多操作只需要仿照全連線層就可以了。下面主要介紹一下這兩個函式：
im2col_cpu，將輸入feature map轉變為矩陣
col2im_cpu，將輸出的殘差map傳遞給輸入的殘差map，具體的殘差傳遞還涉及權重
template
void im2col_cpu(const dtype* data_im, const
int channels,
const
int height, const
int width, const
int kernel_h, const
int kernel_w,
const
int pad_h, const
int pad_w,
const
int stride_h, const
int stride_w,
const
int dilation_h, const
int dilation_w,
dtype* data_col)
}else
else
//輸出列座標移動（下乙個卷積視窗了）
input_col += stride_w;}}
//輸入行座標移動（下乙個卷積視窗了）
input_row += stride_h;}}
}}
}
template
void col2im_cpu(const dtype* data_col, const
int channels,
const
int height, const
int width, const
int kernel_h, const
int kernel_w,
const
int pad_h, const
int pad_w,
const
int stride_h, const
int stride_w,
const
int dilation_h, const
int dilation_w,
dtype* data_im)
else
data_col++;
input_col += stride_w;}}
input_row += stride_h;}}
}}
}
用python實現卷積神經網路 im2col函式
卷積神經網路的核心之一 卷積運算，常用到函式im2col。它將包含批數量的4維資料轉換成2維資料，以適應展開的濾波器。im2col 的 如下 def im2col input data,filter h,filter w,stride 1,pad 0 parameters input data 由 ...
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