我正在使用Python 3.8和PyTorch 1.7.1。我看到了定义Conv2d层的代码,如下所示:
Conv2d(3, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
传递给它的输入“ X”是一个4D张量-
X.shape
# torch.Size([4, 3, 6, 6])
该转换层的输出量为:
c1(X).shape
# torch.Size([4, 6, 3, 3])
我正在尝试使用该公式来计算任何转换层的输出空间尺寸:O =((W-K + 2P)/ S)+ 1,其中W =图像的空间尺寸,K =过滤器/内核尺寸,P =零填充&S =跨度。
对于'c1'转换层,我们得到W = 6,K = 3,S = 2&P =1。使用公式,您将获得O =((6-3 +(2 x 1))/ 2)+ 1 = 5/2 + 1 = 3.5。
输出量:(4、6、3、3),因为使用的滤波器数量=6。'c1'的空间输出如何等于(3,3)?我没有得到什么?
谢谢!
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