基于pytorch padding=SAME的解决方式

站长资源 2024/11/24 佚名

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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：

输出：

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。

pytorch,padding,SAME

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2024年11月24日

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