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。

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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 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。

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

输入的 tensor size 为 (batch_size, channels, height, width) = (256, 64, 18, 128)。卷积操作的计算公式为：

输出高度 = (输入高度 - 卷积核高度) / 步长 + 1
输出宽度 = (输入宽度 - 卷积核宽度) / 步长 + 1
输出通道数 = 卷积核个数

在此例中，卷积核大小为 (3, 6)，步长为 (3, 6)，输出通道数为 128。因此，输出的 tensor size 为：

(batch_size, output_channels, output_height, output_width) = (256, 128, 6, 22)