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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(zhuǎn)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(jié)

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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