pytorch padding='same' is not supported for strided convolutions

PyTorch中的padding='same'选项不支持步幅卷积。padding='same' 是一种在进行卷积时能够保留输入输出大小相同的设置。当进行卷积运算时，原始图像的边界可能会被削弱，导致输出尺寸变小。为了解决这个问题，设置padding='same'时，会在原始图像的边界上添加padding，以保证输出图像的大小与输入图像的大小相同。但是，如果进行步幅卷积时，我们使用步幅将卷积滤波器的移动范围缩小，从而减小输出的尺寸。这就导致padding='same'不再适用于此情况，因为填充大小无法适应此更改。因此，当使用步幅卷积时，需要选择其他合适的填充方式，如有效地添加零填充，以保留完整的图像信息，并确保输出的尺寸是正确的。