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。

标签:
pytorch,nn.Conv2d,padding,输出大小

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com