Pytorch:Conv2d卷積前后尺寸詳解
更新時間：2023年02月21日 09:41:31 作者：Serendipity0928
這篇文章主要介紹了Pytorch:Conv2d卷積前后尺寸，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
Pytorch:Conv2d卷積前后尺寸
Conv2d參數(shù)
尺寸變化
卷積前的尺寸為(N,C,W,H) ，卷積后尺寸為(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 padding m = 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())
反卷積（轉置卷積）Conv2DTranspose 輸出的尺寸大小
keras的Conv2DTranspose
The size of the input feature map: (N, N) Conv2dTranspose(kernel_size=k, padding, strides=s) padding=‘same' ，輸出尺寸 = N × s padding=‘valid'，輸出尺寸 = (N-1) × s + k
總結
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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