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符号约定

卷积输出公式

反卷积输出公式

卷积示例

反卷积示例

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符号约定

• 输入尺寸(input)：

• 输出尺寸(output)：

• 步长(stride)：

• 填充(padding)：

• 卷积核大小(kernel_size)：

卷积输出公式

卷积输出大小       结果向下取整

反卷积输出公式

反卷积输出大小       结果向下取整

卷积示例

import torch
 import torch.nn as nn
 ​
 x = torch.rand(3, 28, 28)
 print(x.shape)
 conv = nn.Conv2d(3, 2, 3, 2, 1)     # (ic, oc, k , s, p)
 y = conv(x)
 print(y.shape)

输出结果

根据公式计算得到

输入通道3，变为2

反卷积示例

 import torch
 import torch.nn as nn
 ​
 x = torch.rand(3, 4, 4)
 convtranspose = nn.ConvTranspose2d(3, 4, 2, 3, 1)  # (ic, oc, k, s, p)
 y = convtranspose(x)
 print(x.shape)
 print(y.shape)

输出结果

根据公式计算得到

输入通道3，输出通道4