小编Ken*_*mer的帖子

我有一个网络(https://github.com/TheAbhiKumar/tensorflow-value-iteration-networks),我试图在pytorch中实现(我对pytorch很新,但是,根本不是机器学习的新手) .

简而言之,我似乎无法弄清楚如何在pytorch中实现"纯"卷积.在张量流中,它可以像这样完成:

def conv2d_flipkernel(x, k, name=None):
    return tf.nn.conv2d(x, flipkernel(k), name=name,
                        strides=(1, 1, 1, 1), padding='SAME')

使用flipkernel函数:

def flipkernel(kern):
      return kern[(slice(None, None, -1),) * 2 + (slice(None), slice(None))]

如何在pytorch中完成类似的事情？