pytorch nn.Conv2d()中的padding以及輸出大小方式
更新時(shí)間：2020年01月10日 11:40:28 作者：qq_30468133
今天小編就為大家分享一篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及輸出大小方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
我就廢話不多說(shuō)了，直接上代碼吧！
conv1=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)
conv2=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)
inputs=torch.Tensor([[[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]]])
print("input size: ",inputs.shape)
outputs1=conv1(inputs)
print("output1 size: ",outputs1.shape)
outputs2=conv2(inputs)
print("output2 size: ",outputs2.shape)
輸出：
input size: torch.Size([1, 1, 3, 3])
output1 size: torch.Size([1, 2, 3, 3])
output2 size: torch.Size([1, 2, 1, 1])
padding是指卷積前進(jìn)行padding，這樣保證輸出的圖像形狀大小與輸入相同，但是通道數(shù)channel改變了。
以上這篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及輸出大小方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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