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tensorflow中的conv2有padding=‘SAME'这个参数。吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2(f为卷积核大小)时则是SAME策略。但是这个没有考虑到空洞卷积的情况,也没有考虑到strides的情况。
成都创新互联公司提供高防服务器租用、云服务器、香港服务器、成都移动机房托管等查阅资料后发现网上方法比较麻烦。
手算,实验了一个早上,终于初步解决了问题。
分为两步:
填充多少
中文文档中有计算公式:
输入:
输出:
因为卷积后图片大小同卷积前,所以这里W_out=W_in, H_out=H_in。解一元一次方程即可。结果取ceil。
怎么填充
torch是先填充再卷积。conv2d的策略如此。所以我先在forward中获取上述方程需要的参数。然后使用torch.nn.functional.pad填充就好了。
然后
t2=torch.randn([1,1,4,4]) print(t2.size()) m1 = torch.nn.Conv2d(1, 1, 1, padding=(1,0)) print(m1(t2).size()) t2=F.pad(t2,(0,0,1,1)) print(t2.size())
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