paddinig=same是如何实现的请举例解释
时间: 2024-05-12 22:14:45 浏览: 8
padding=same是一种填充方式,可以在输入卷积层之前对输入进行填充,使得输出的形状与输入形状相同。具体来说,padding=same的实现方式如下:
假设输入张量的形状为(batch_size, input_height, input_width, input_channels),卷积核的形状为(kernel_height, kernel_width, input_channels, output_channels),步幅为(stride_height, stride_width),padding大小为p,则输出张量的形状为(batch_size, output_height, output_width, output_channels),其中:
- output_height = ceil(input_height / stride_height)
- output_width = ceil(input_width / stride_width)
为了使得输出形状与输入形状相同,需要满足以下条件:
- output_height = input_height
- output_width = input_width
将上述两个条件带入前面的公式,得到:
- ceil(input_height / stride_height) = input_height + 2p
- ceil(input_width / stride_width) = input_width + 2p
这两个式子中的ceil函数表示向上取整。解决这个方程组可以得到p的值,具体的实现方法可以通过计算公式推导得到,也可以直接使用TensorFlow等深度学习框架提供的padding='same'参数来实现。下面是一个例子:
假设输入张量的形状为(1, 5, 5, 3),卷积核的形状为(3, 3, 3, 16),步幅为(1, 1),padding大小为p,则输出张量的形状为(1, 5, 5, 16)。
使用TensorFlow实现padding=same的代码如下:
```python
import tensorflow as tf
input_tensor = tf.random.normal((1, 5, 5, 3))
conv_kernel = tf.random.normal((3, 3, 3, 16))
output_tensor = tf.nn.conv2d(input_tensor, conv_kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
print(output_tensor.shape) # (1, 5, 5, 16)
```
在这个例子中,TensorFlow会自动计算padding的大小,使得输出张量的形状与输入张量的形状相同。