stride和padding计算公式

stride和padding是卷积神经网络中常用的两个参数，用于控制卷积层输出的大小和位置。

stride表示卷积核每次在输入数据上移动的步长，通常用s表示。如果输入数据的大小为W×H，卷积核的大小为F×F，stride为s，则卷积层输出的大小为：

输出大小 = (W - F) / s + 1 × (H - F) / s + 1

padding表示在输入数据的边缘填充一些值，以控制卷积层输出的大小和位置。通常用p表示。如果输入数据的大小为W×H，卷积核的大小为F×F，padding为p，则卷积层输出的大小为：

输出大小 = (W + 2p - F) / s + 1 × (H + 2p - F) / s + 1

其中，p可以取不同的值，如、1、2等，表示在输入数据的边缘填充、1、2等个像素点。

相关问题

nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=rate, dilation=rate, bias=False)后图像的shape会改变吗

如果 `nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=rate, dilation=rate, bias=False)` 是在一个完整的卷积神经网络中使用，那么输出张量的形状会与输入张量的形状不同。

假设输入张量的形状为 `(batch_size, in_channels, H, W)`，其中 `batch_size` 表示批次大小，`in_channels` 表示输入通道数，`H` 和 `W` 分别表示输入张量的高度和宽度，那么经过 `nn.Conv2d()` 操作后，输出张量的形状为 `(batch_size, out_channels, H', W')`，其中 `out_channels` 表示输出通道数，`H'` 和 `W'` 分别表示输出张量的高度和宽度。

输出张量的高度和宽度的计算公式为：

- $H' = \lfloor\frac{H + 2 * padding[0] - dilation[0] * (kernel\_size[0] - 1) - 1}{stride[0]} + 1\rfloor$
- $W' = \lfloor\frac{W + 2 * padding[1] - dilation[1] * (kernel\_size[1] - 1) - 1}{stride[1]} + 1\rfloor$

其中，`padding` 表示输入张量四周补充的零的数目，`dilation` 表示卷积核元素之间的间距。

需要注意的是，如果卷积操作的 `padding` 参数不为 0，那么输出张量的形状与输入张量的形状可能不同。此外，如果输入张量的形状不能被卷积核的大小和步长整除，那么需要在输入张量的边界周围添加零，以便能够进行卷积操作。

class AutoEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(AutoEncoder, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,16,3,stride=3,padding=1), # b, 16, 10, 10, N=[(input_size-kernel_size+2*padding)/stride]+1,(向下取整) nn.ReLU(inplace=True), # 产生的计算结果不会有影响。利用in-place计算可以节省内（显）存，同时还可以省去反复申请和释放内存的时间。但是会对原变量覆盖，只要不带来错误就用。 nn.MaxPool2d(2, stride=2), # b,16, 5, 5,N = [(input_size-kernel_size)/stride]+1,(向下取整) nn.Conv2d(16, 8, 3, stride=2, padding=1), # b,8,3,3 nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, stride=1) # b,8,2,2 ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(8, 16, 3,stride=2), # b, 16, 5, 5 ,按住ctrl，鼠标点击ConvTranspose2d可查看形状计算公式 nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(16, 8, 5,stride=3, padding=1), # b, 8, 15, 15 nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(8, 1, 2,stride=2, padding=1), # b, 1, 28, 28 nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x

这是一个基本的自编码器模型，用于图像压缩和重建。它包括一个编码器和一个解码器，其中编码器将输入图像压缩到低维度表示，解码器将低维度表示还原成原始图像。具体来说，该模型的编码器包括两个卷积层和两个最大池化层，用于从输入图像中提取特征并将其压缩到低维度表示。解码器包括三个转置卷积层和一个 Tanh 激活函数，用于将低维度表示还原成原始图像。整个模型的目标是最小化输入图像和重建图像之间的重构误差。