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1、说明
对于二维矩阵，卷积时卷积核由左向右、由上向下滑动，对应位置要求加权和。
一般图片为RGB三通道，需要每个通道卷积，每个通道都是二维矩阵。灰度图只有一个通道，直接卷起即可。
2、实例
def my_conv2d(inputs: np.ndarray, kernel: np.ndarray): # 计算需要填充的行列数目，这里假定mode为“same” # 一般卷积核的hw都是奇数，这里实现方式也是基于奇数尺寸的卷积核 h, w = inputs.shape kernel = kernel[::-1, ...][..., ::-1] # 卷积的定义，必须旋转180度 h2, w1 = kernel.shape h_pad = (h2 - 1) // 2 w_pad = (w1 - 1) // 2 inputs = np.pad(inputs, pad_width=[(h_pad, h_pad), (w_pad, w_pad)], mode="constant", constant_values=0) outputs = np.zeros(shape=(h, w)) for i in range(h): # 行号 for j in range(w): # 列号 outputs[i, j] = np.sum(np.multiply(inputs[i: i + h2, j: j + w1], kernel)) return outputs
python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
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