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這篇文章給大家分享的是有關pytorch nn.Conv2d()中padding以及輸出大小方式的示例分析的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。
代碼
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)
輸出：
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是指卷積前進行padding，這樣保證輸出的圖像形狀大小與輸入相同，但是通道數channel改變了。
感謝各位的閱讀！關于“pytorch nn.Conv2d()中padding以及輸出大小方式的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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