举个例子，输入是84x84x1,卷积核是8x8,步长是3x3,滤波器有16个，使用zero padding的方法，那么输出应该是什么大小

根据给定的条件，我们可以计算输出大小的公式如下：

输出大小 = (输入大小 - 卷积核大小 + 2 * padding) / 步长 + 1

给定输入大小为84x84x1，卷积核大小为8x8，步长为3x3，滤波器有16个，并且使用了zero padding的方法。根据公式，我们可以进行计算：

输出大小 = (84 - 8 + 2 * 0) / 3 + 1
= 76 / 3 + 1
≈ 25.67

因此，输出的大小应该是约为25.67的正方形。由于卷积操作通常会向下取整，所以最终输出的大小应为25x25x16。

相关问题

一个 3x3 的输入图像，使用了 3x3 的卷积核，步长为 1，padding 为 0变成了几×几

如果使用了 3x3 的卷积核，步长为 1，padding 为 0，那么每一次卷积操作都会将输入图像的大小减小 2，因为卷积核只能在输入图像内部进行移动，边缘的像素无法参与卷积操作。

因此，对于一个 3x3 的输入图像，使用了 3x3 的卷积核，步长为 1，padding 为 0，经过一次卷积操作后，输出的大小为 1x1。所以最终变成了 1x1。

1x3和3x1卷积核代替3x3卷积核完整pytorch代码

以下是使用1x3和3x1卷积核代替3x3卷积核的PyTorch代码示例：

import torch.nn as nn

# 定义一个用1x3卷积核代替3x3卷积核的卷积层
class Conv1x3(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(Conv1x3, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=(1, 3), stride=1, padding=(0, 1))

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        return x

# 定义一个用3x1卷积核代替3x3卷积核的卷积层
class Conv3x1(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(Conv3x1, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=(3, 1), stride=1, padding=(1, 0))

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        return x

# 定义一个包含1x3和3x1卷积层的卷积块
class ConvBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(ConvBlock, self).__init__()
        self.conv1 = Conv1x3(in_channels, out_channels)
        self.conv2 = Conv3x1(out_channels, out_channels)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        return x

在这个示例中，我们定义了两个卷积层，即Conv1x3和Conv3x1，分别用1x3和3x1卷积核代替3x3卷积核。然后我们定义了一个包含这两个卷积层的ConvBlock。在ConvBlock中，我们先使用Conv1x3卷积层进行卷积操作，然后再使用Conv3x1卷积层进行卷积操作。这样可以达到使用1x3和3x1卷积核代替3x3卷积核的效果。