padding计算公式

时间: 2024-04-28 11:07:45 浏览: 202

基于pytorch padding=SAME的解决方式

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在深度学习框架PyTorch中，卷积操作通常涉及到图像边缘的处理，这涉及到一个关键概念——填充（Padding）。在TensorFlow中，卷积层有一个参数`padding='SAME'`，它确保输出特征图的尺寸与输入特征图相同。然而，PyTorch的`torch.nn.Conv2d`函数默认并没有提供直接对应`padding='SAME'`的选项。本文将探讨如何在PyTorch中实现类似的效果。理解`padding='SAME'`的含义：在卷积操作中，如果设置`padding='SAME'`，那么卷积后的输出特征图的宽度（W_out）和高度（H_out）将与输入特征图的宽度（W_in）和高度（H_in）相同。为了达到这一目标，需要在输入特征图的边缘添加适当的填充。卷积操作的公式通常是： \[ W_{out} = \frac{W_{in} - F + 2P}{S} + 1 \] 其中，\( F \)是滤波器（卷积核）的大小，\( P \)是每边的填充数量，\( S \)是步长。对于`padding='SAME'`，我们需要解出\( P \)： \[ P = \frac{F - 1}{2} \] 但是，上述公式未考虑空洞卷积（Dilated Convolution）和步长不为1的情况。在这些情况下，需要重新计算合适的填充量。在PyTorch中，我们可以手动计算所需填充量，并使用`torch.nn.functional.pad`函数进行填充。这个函数接受一个四元组（left, right, top, bottom），分别表示在水平和垂直方向上要添加的像素数量。例如，如果我们需要在水平方向上填充1个像素，在垂直方向上不填充，可以使用`F.pad(input, (0, 0, 1, 0))`。值得注意的是，PyTorch的`Conv2d`函数在内部先执行填充然后再进行卷积。因此，我们可以在`forward`方法中动态计算填充量，然后应用`F.pad`。在上面的例子中，我们创建了一个`Conv2d`模块并观察其输出尺寸，然后使用`F.pad`对输入数据进行填充，以验证填充效果。例如，如果卷积核大小为1x1，我们可以创建一个`Conv2d`模块并查看其输出尺寸： ```python t2 = torch.randn([1, 1, 4, 4]) m1 = torch.nn.Conv2d(1, 1, 1, padding=(1, 0)) print(m1(t2).size()) ``` 接着，我们手动进行填充： ```python t2 = F.pad(t2, (0, 0, 1, 1)) print(t2.size()) ``` 这里的一个重要发现是，`F.pad`的参数顺序是按照（left, right, top, bottom）排列的，而`Conv2d`的`padding`参数是一个单值，会平均分配到两侧。因此，`(1, 0)`与`F.pad(t2, (0, 0, 1, 1))`的效果相同，即在垂直方向填充1个像素。而`(1, 1)`的效果与`F.pad(t2, (1, 1, 0, 0))`不同，后者会在四个边缘都填充1个像素。要完全复现`padding='SAME'`的行为，除了要考虑卷积核大小和步长外，还需要考虑反卷积（Transposed Convolution）和池化（Pooling）操作。对于反卷积，可以使用`nn.ConvTranspose2d`，而对于池化，可以使用`nn.MaxPool2d`或`nn.AvgPool2d`，它们同样没有直接的`padding='SAME'`选项，但可以通过计算合适的输出尺寸和反向填充来实现相同效果。实现PyTorch中的`padding='SAME'`，需要根据卷积核大小、步长、是否使用空洞卷积等因素计算合适的填充量，并使用`F.pad`进行填充。对于反卷积和池化，也需要类似的处理。理解并正确处理这些细节对于构建与TensorFlow兼容的模型至关重要。

Padding计算公式：假设原始数据块长度为L，每个分组的长度为B，则padding的长度为P。 P = B - (L mod B) 其中，mod表示取模运算，即求L除以B的余数。例如，如果B=64，L=240，则： P = 64 - (240 mod 64) = 64 - 48 = 16 因此，需要在240字节的数据块末尾添加16个字节的padding。

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