size为(256,32,36,256)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(32,64,(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1)),,输出的size是什么？

根据卷积层的计算公式，输出的尺寸计算公式为：

输出尺寸 = ((输入尺寸 - 卷积核尺寸 + 2 * 填充) / 步长) + 1

其中，输入尺寸为(256,32,36,256)，卷积核尺寸为(3,3)，步长为(2,2)，填充为(1,1)。

经过计算，可以得到输出的尺寸为(256,64,18,128)。即通道数变为64，高度和宽度分别减半。

相关问题

size为(256,32,36,256)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(32,64,(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1)),输出的size是什么？

根据卷积层的计算公式，输出的size应该是(256, 64, 18, 128)。其中，256表示batch size，64表示输出通道数，18表示输出特征图的高度，128表示输出特征图的宽度。计算方法如下：

- 高度维度：(32 + 2x1 - 3) / 2 + 1 = 18
- 宽度维度：(36 + 2x1 - 3) / 2 + 1 = 128

因此，输出的size为(256, 64, 18, 128)。

size为(256,64,18,128)的tensor，输入卷积层 nn.Conv2d(64,128,(3,6),stride=(3,3)),输出的size是什么？

输入张量大小为 (batch_size, channels, height, width) = (256, 64, 18, 128)，卷积核大小为 (kernel_size, kernel_size) = (3, 6)，步长为 (stride_height, stride_width) = (3, 3)。

使用卷积层进行卷积操作时，输出张量的大小可以通过以下公式计算：

output_height = (input_height - kernel_height) / stride_height + 1
output_width = (input_width - kernel_width) / stride_width + 1

根据上述公式，可以计算出本题的输出张量大小为：

output_height = (18 - 3) / 3 + 1 = 6
output_width = (128 - 6) / 3 + 1 = 41

因此，输出的张量大小为 (256, 128, 6, 41)。