快活林资源网 Design By www.csstdc.com

tensorflow中的conv2有padding=‘SAME'这个参数。吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2(f为卷积核大小)时则是SAME策略。但是这个没有考虑到空洞卷积的情况,也没有考虑到strides的情况。

查阅资料后发现网上方法比较麻烦。

手算,实验了一个早上,终于初步解决了问题。

分为两步:

填充多少

中文文档中有计算公式:

输入:

基于pytorch padding=SAME的解决方式

输出:

基于pytorch padding=SAME的解决方式

因为卷积后图片大小同卷积前,所以这里W_out=W_in, H_out=H_in。解一元一次方程即可。结果取ceil。

怎么填充

torch是先填充再卷积。conv2d的策略如此。所以我先在forward中获取上述方程需要的参数。然后使用torch.nn.functional.pad填充就好了。

然后

t2=torch.randn([1,1,4,4])
print(t2.size())
m1 = torch.nn.Conv2d(1, 1, 1, padding=(1,0))
print(m1(t2).size())
t2=F.pad(t2,(0,0,1,1))
print(t2.size())

有两个发现

pad是对称的两边都填充的,所以上述总共填充2行/列

参数中padding=(1,0)的效果,与F.pad(t2, (0,0,1,1)的效果一样。而不是与F.pad(t2,1,1,0,0)效果一样。很神奇。本来(1,0)按照解视是1是H边(左右)。0是W边(上下)。(0,0,1,1)按解释是左右不填充,上下填充。结果刚好相反。

这样应该就没什么问题了。

之后还需要看反卷积跟池化的pooling='SAME'是怎么实现的。

以上这篇基于pytorch padding=SAME的解决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。

快活林资源网 Design By www.csstdc.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
快活林资源网 Design By www.csstdc.com

稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?