size为(256,64,18,128)的tensor,输入卷积层 nn.Conv2d(64,128,(6,6),stride=(3,3)),,输出的size是什么?
时间: 2023-10-27 19:06:29 浏览: 39
根据卷积层的定义,输出的size可以通过以下公式计算:
$$
\text{Output size} = \left\lfloor\frac{\text{Input size} - \text{Kernel size}}{\text{Stride}}\right\rfloor + 1
$$
其中,$\lfloor\rfloor$表示向下取整。
因此,对于输入的size为$(256, 64, 18, 128)$,进行卷积核大小为$(6, 6)$,步长为$(3, 3)$的卷积操作,输出的size为:
$$
\begin{aligned}
\text{Output size} &= \left\lfloor\frac{\text{Input size} - \text{Kernel size}}{\text{Stride}}\right\rfloor + 1 \\
&= \left\lfloor\frac{(256, 64, 18, 128) - (6, 6)}{(3, 3)}\right\rfloor + 1 \\
&= \left\lfloor(83.33, 19.33, 4, 41.33)\right\rfloor + 1 \\
&= (83, 19, 4, 41) + 1 \\
&= (84, 20, 5, 42)
\end{aligned}
$$
因此,输出的size为$(84, 20, 5, 42)$。
相关问题
size为(256,64,18,128)的tensor,输入卷积层nn.Conv2d(64,128,(6,6),stride=(3,3)),输出的size是什么?
输入的tensor大小为(256, 64, 18, 128),其中256表示batch size,64表示输入的通道数,18和128分别表示输入的高度和宽度。
使用nn.Conv2d(64,128,(6,6),stride=(3,3))进行卷积,其中64表示输入的通道数,128表示输出的通道数,(6,6)表示卷积核尺寸为6x6,stride=(3,3)表示步长为3x3。
输出的高度和宽度计算公式为:
out_h = (in_h - kernel_size[0]) // stride[0] + 1
out_w = (in_w - kernel_size[1]) // stride[1] + 1
其中in_h和in_w分别表示输入的高度和宽度,kernel_size和stride分别表示卷积核的尺寸和步长。
代入数据计算可得,输出的大小为(256, 128, 5, 41)。其中256表示batch size,128表示输出的通道数,5和41分别表示输出的高度和宽度。
size为(256,64,18,128)的tensor,输入卷积层 nn.Conv2d(64,128,(6,6),stride=(3,3)),输出的size是什么?
输入的 size 为 (256, 64, 18, 128),其中 256 表示 batch size,64 表示输入的通道数,18 表示输入的高度,128 表示输入的宽度。
经过卷积操作后,输出的 size 可以通过以下公式计算:
$$
\begin{aligned}
\text{output\_height} &= \lfloor \frac{\text{input\_height} - \text{kernel\_height}}{\text{stride\_height}} \rfloor + 1 \\
&= \lfloor \frac{18 - 6}{3} \rfloor + 1 \\
&= 5 \\
\text{output\_width} &= \lfloor \frac{\text{input\_width} - \text{kernel\_width}}{\text{stride\_width}} \rfloor + 1 \\
&= \lfloor \frac{128 - 6}{3} \rfloor + 1 \\
&= 41 \\
\end{aligned}
$$
因此,输出的 size 为 (256, 128, 5, 41)。其中 256 表示 batch size,128 表示输出的通道数,5 表示输出的高度,41 表示输出的宽度。