size为(256,128,6,44)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(128,128,(6,6),stride=(1,3),padding=(1,3)),输出的size是什么？

输入的张量大小为(256, 128, 6, 44)，其中256表示batch size，128表示输入通道数，6和44分别表示输入张量的高度和宽度。

卷积核大小为(6,6)，输入通道数为128，输出通道数也为128，stride为(1,3)，padding为(1,3)。因此，输出张量的大小为(256, 128, 6, 15)。其中256表示batch size，128表示输出通道数，6和15分别表示输出张量的高度和宽度。

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size为(256,64,18,128)的tensor，输入卷积层nn.Conv2d(64,128,(6,6),stride=(3,3)),输出的size是什么？

输入的tensor大小为(256, 64, 18, 128)，其中256表示batch size，64表示输入的通道数，18和128分别表示输入的高度和宽度。

使用nn.Conv2d(64,128,(6,6),stride=(3,3))进行卷积，其中64表示输入的通道数，128表示输出的通道数，(6,6)表示卷积核尺寸为6x6，stride=(3,3)表示步长为3x3。

输出的高度和宽度计算公式为：

out_h = (in_h - kernel_size[0]) // stride[0] + 1
out_w = (in_w - kernel_size[1]) // stride[1] + 1

其中in_h和in_w分别表示输入的高度和宽度，kernel_size和stride分别表示卷积核的尺寸和步长。

代入数据计算可得，输出的大小为(256, 128, 5, 41)。其中256表示batch size，128表示输出的通道数，5和41分别表示输出的高度和宽度。

size为(256,64,18,128)的tensor，输入卷积层 nn.Conv2d(64,128,(6,6),stride=(3,3)),输出的size是什么？

输入的 size 为 (256, 64, 18, 128)，其中 256 表示 batch size，64 表示输入的通道数，18 表示输入的高度，128 表示输入的宽度。

经过卷积操作后，输出的 size 可以通过以下公式计算：

$$
\begin{aligned}
\text{output\_height} &= \lfloor \frac{\text{input\_height} - \text{kernel\_height}}{\text{stride\_height}} \rfloor + 1 \\
&= \lfloor \frac{18 - 6}{3} \rfloor + 1 \\
&= 5 \\
\text{output\_width} &= \lfloor \frac{\text{input\_width} - \text{kernel\_width}}{\text{stride\_width}} \rfloor + 1 \\
&= \lfloor \frac{128 - 6}{3} \rfloor + 1 \\
&= 41 \\
\end{aligned}
$$

因此，输出的 size 为 (256, 128, 5, 41)。其中 256 表示 batch size，128 表示输出的通道数，5 表示输出的高度，41 表示输出的宽度。