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本篇內容主要講解“Pytorch:Conv2d卷積前后尺寸怎么設置”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Pytorch:Conv2d卷積前后尺寸怎么設置”吧!
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
# 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())
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
到此，相信大家對“Pytorch:Conv2d卷積前后尺寸怎么設置”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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