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。

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怎么用第二个3*3的卷积核的卷积层

如果您想在第一个卷积层后面添加第二个卷积层，您需要将第一个卷积层的输出作为第二个卷积层的输入。假设第一个卷积层的输出形状为 (batch_size, channels, height, width)，则第二个卷积层的卷积核大小为 3x3，步长为 1，padding 为 0，输入通道数应该与第一个卷积层的输出通道数相同。因此，第二个卷积层的权重张量形状为 (out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size)。输出通道数（out_channels）可以任意选择。

使用 PyTorch 实现第二个卷积层的代码如下：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=0)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=0)

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

其中，in_channels=1 是因为输入图像是灰度图，通道数为 1。第一个卷积层的输出通道数为 16，因此第二个卷积层的输入通道数为 16。第二个卷积层的输出通道数可以根据具体任务进行调整。

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。