基于pytorch padding=SAME的解決方式
tensorflow中的conv2有padding=‘SAME'這個(gè)參數(shù)。吳恩達(dá)講課中說(shuō)到當(dāng)padding=(f-1)/2(f為卷積核大?。r(shí)則是SAME策略。但是這個(gè)沒(méi)有考慮到空洞卷積的情況,也沒(méi)有考慮到strides的情況。
查閱資料后發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上方法比較麻煩。
手算,實(shí)驗(yàn)了一個(gè)早上,終于初步解決了問(wèn)題。
分為兩步:
填充多少
中文文檔中有計(jì)算公式:
輸入:
輸出:
因?yàn)榫矸e后圖片大小同卷積前,所以這里W_out=W_in, H_out=H_in。解一元一次方程即可。結(jié)果取ceil。
怎么填充
torch是先填充再卷積。conv2d的策略如此。所以我先在forward中獲取上述方程需要的參數(shù)。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())
有兩個(gè)發(fā)現(xiàn)
pad是對(duì)稱的兩邊都填充的,所以上述總共填充2行/列
參數(shù)中padding=(1,0)的效果,與F.pad(t2, (0,0,1,1)的效果一樣。而不是與F.pad(t2,1,1,0,0)效果一樣。很神奇。本來(lái)(1,0)按照解視是1是H邊(左右)。0是W邊(上下)。(0,0,1,1)按解釋是左右不填充,上下填充。結(jié)果剛好相反。
這樣應(yīng)該就沒(méi)什么問(wèn)題了。
之后還需要看反卷積跟池化的pooling='SAME'是怎么實(shí)現(xiàn)的。
以上這篇基于pytorch padding=SAME的解決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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