Pytorch:Conv2d卷积前后尺寸怎么设置

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Pytorch:Conv2d卷积前后尺寸

Conv2d参数

尺寸变化

卷积前的尺寸为(N,C,W,H) ，卷积后尺寸为(N,F,W_n,H_n)

• W_n = (W-F+S+2P)/S 向下取整

• H_n = (H-F+S+2P)/S

示例

# m = nn.Conv2d(16, 33, 3, stride=2)# non-square kernels and unequal stride and with paddingm = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2))# non-square kernels and unequal stride and with padding and dilation# m = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2), dilation=(3, 1))input = torch.randn(20, 16, 50, 100)print(input.size())output = m(input)print(output.size())

反卷积（转置卷积）Conv2DTranspose 输出的尺寸大小

keras的Conv2DTranspose

The size of the input feature map: (N, N)Conv2dTranspose(kernel_size=k, padding, strides=s)padding=‘same' ，输出尺寸 = N × spadding=‘valid'，输出尺寸 = (N-1) × s + k

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