卷积层输入大小为2*1024,输出大小为1024*64
时间: 2024-03-29 13:41:21 浏览: 124
pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式
假设这是一个二维卷积层,输入大小为2x1024,即高度为2,宽度为1024。输出大小为1024x64,即高度为1024,宽度为64。
在卷积层中,输入数据经过卷积核的滑动窗口处理,每个窗口的大小为卷积核大小。假设卷积核大小为3x3,步幅为1,那么输出数据的高度和宽度计算公式如下:
输出高度 = (输入高度 - 卷积核高度 + 2*填充大小) / 步幅 + 1
输出宽度 = (输入宽度 - 卷积核宽度 + 2*填充大小) / 步幅 + 1
假设填充大小为0,则有:
输出高度 = (2 - 3 + 0*2) / 1 + 1 = 0(向下取整)
输出宽度 = (1024 - 3 + 0*2) / 1 + 1 = 1022
由于输出高度为0,这个卷积操作是无法进行的,因此这里的输出大小1024x64可能是一个错误。如果输入和输出大小都是正确的,则需要重新确认卷积核大小、步幅和填充大小等参数。
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