pytorch 卷积中padding与tensflow卷积中padding

在PyTorch和TensorFlow中，卷积操作的padding参数有一些差异。

在PyTorch中，padding参数表示在输入张量的每个边缘填充的零值元素的数量。padding可以设置为一个整数，表示在每个边缘填充相同数量的零值元素；或者可以设置为一个长度为2的元组，分别表示在每个边缘填充不同数量的零值元素。例如，padding=1表示在每个边缘填充1个零值元素。

在TensorFlow中，padding参数有两种选项：'VALID'和'SAME'。当padding='VALID'时，表示不进行填充；当padding='SAME'时，表示进行填充以保持输入和输出的尺寸相同。TensorFlow会自动计算填充的数量，以确保卷积后输出与输入具有相同的尺寸。

因此，在PyTorch中设置padding参数时，需要明确指定填充的数量；而在TensorFlow中，可以通过选择不同的padding选项来实现自动填充。