nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False)，nc、ndf是什么？

关于Conv2d的用法看文章：Conv2d_马鹏森的博客-CSDN博客

用法：

Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’)

对应题目中的：

nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False)

那么便可以看到：
nc（number of channels）：输入通道数
ndf（Number of filters）：滤波器的数量，也就是输出通道数
4：kernel_size
2：stride
1：stride

ndf是filter的数量【滤波器有几个，输出的通道数就是几】（关于滤波器的理解看：重新理解CNN（精）(为什么多个滤波器？....)_马鹏森的博客-CSDN博客，其中的“4.对多通道（channels）图片的卷积”），因为算的时候，就是先对每一个滤波器去计算每一个通道的，然后把每个通道的结果加和，这个和就是这个滤波器的结果，输出的就是由ndf个滤波器算出的结果的向量。

pytorch学习 nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False)_朝不闻道，夕不可死的博客-CSDN博客_bias=false

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