重庆分公司,新征程启航
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class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv_weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 3, 5, 5)) def forward(self, x): x = nn.functional.conv2d(x, self.conv_weight, bias=None, stride=1, padding=2, dilation=1, groups=1) x = nn.functional.conv2d(x, self.conv_weight.transpose(2, 3).contiguous(), bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) return x
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