pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

 更新时间:2020年4月27日 21:20  
今天小编就为大家分享一篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

我就废话不多说了,直接上代码吧!

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)
 
输出:
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是指卷积前进行padding,这样保证输出的图像形状大小与输入相同,但是通道数channel改变了。

以上这篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持猪先飞。