今天小编就为大家分享一篇基于pytorch padding=SAME的解决方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

tensorflow中的conv2有padding=‘SAME’这个参数。吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2（f为卷积核大小）时则是SAME策略。但是这个没有考虑到空洞卷积的情况，也没有考虑到strides的情况。 查阅资料后发现网上方法比较麻烦。 手算，实验了一个早上，终于初步解决了问题。 分为两步： 填充多少 中文文档中有计算公式： 输入： 输出： 因为卷积后图片大小同卷积前，所以这里W_out=W_in, H_out=H_in。解一元一次方程即可。结果取ceil。 怎么填