基于pytorch padding=SAME的解決方式
tensorflow中的conv2有padding=‘SAME'這個參數(shù)。吳恩達講課中說到當padding=(f-1)/2（f為卷積核大?。r則是SAME策略。但是這個沒有考慮到空洞卷積的情況，也沒有考慮到strides的情況。
查閱資料后發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上方法比較麻煩。
手算，實驗了一個早上，終于初步解決了問題。
分為兩步：
填充多少
中文文檔中有計算公式：
輸入：
輸出：
因為卷積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())
有兩個發(fā)現(xiàn)
pad是對稱的兩邊都填充的，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(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)該就沒什么問題了。
之后還需要看反卷積跟池化的pooling='SAME'是怎么實現(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內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
詳解mac python+selenium+Chrome 簡單案例
這篇文章主要介紹了詳解mac python+selenium+Chrome 簡單案例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2019-11-11
Python實現(xiàn)二值掩膜影像去噪與邊緣強化方法詳解
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)二值掩膜影像去噪與邊緣強化方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧2023-01-01
這篇文章主要介紹了解決Keras 中加入lambda層無法正常載入模型問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-06-06
python 進程間數(shù)據(jù)共享multiProcess.Manger實現(xiàn)解析
這篇文章主要介紹了python 進程間數(shù)據(jù)共享multiProcess.Manger實現(xiàn)解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2019-09-09
在Word文檔管理中,文檔屬性包含與文檔有關(guān)的關(guān)鍵信息,如標題、作者、創(chuàng)建日期等,是進行文檔管理的重要工具,本文將展示如何利用Python代碼來靈活操控Word文檔的屬性信息,從而滿足個性化與批量化文檔處理的需求,需要的朋友可以參考下2024-05-05
這篇文章主要為大家詳細介紹了python實現(xiàn)多個視頻文件合成畫中畫效果，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-08-08
今天小編就為大家分享一篇使用python對文件中的數(shù)值進行累加的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-11-11
Django認證系統(tǒng)user對象實現(xiàn)過程解析
這篇文章主要介紹了Django認證系統(tǒng)user對象實現(xiàn)過程解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2020-03-03
這篇文章主要介紹了樹莓派4B安裝Tensorflow的方法步驟，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-07-07