1樓：毛路安
TensorFlow 版本：2.1.0
Anaconda 2019.10
在TensorFlow2.1.0版本中，padding的same卷積後尺寸是否不變由步長strides是否大於1決定。
對於轉置卷積和卷積，padding的『same』與『valid』中，輸入高寬（i），輸出高寬（o），步長（s），卷積核的高寬（k）（設定高寬相等都為k）滿足以下關係：
卷積：padding = 'same'時，o = i/s 向上取整
padding = 'valid'時， o = (i-k)/s + 1 向下取整
轉置卷積：
padding = 'same'時，o = i * s
pading = 'valid' 時， o = (i-1)*s+k
使用jupyter進行驗證：
import
tensorflow
astf
from
tensorflow.keras
import
layers
gpus=tf
.config
.experimental
.list_physical_devices
('GPU')if
gpus
:try
:for
gpuin
gpus:tf
.config
.experimental
.set_memory_growth
(gpu
,True
)except
RuntimeErrorase
:print(e
)# 卷積演算法時， padding = 『same』 o = i/s 向上取整a=
tf.random
.normal([4
,64,64
,3]model_1
=layers
.Conv2D(10
,kernel_size=3
,strides=2
,padding
='same')b
=model_1(a
)display(b
.shape
)# 卷積演算法時， padding = 『valid』 o = (i-k)/s + 1 向下取整
model_2
=layers
.Conv2D(10
,3,2
,padding
='same')c
=model_2(b
)dispaly(c
.shape
)# 轉置卷積演算法時， padding = 'valid' o = (i-1)*s + k
model_3
=layers
.Conv2DTranspose(10
,3,2
,padding
='valid')d
=model(c
)display(d
.shape
)# 轉置卷積演算法時， padding = 『same』 o = i * s
model_4
=layers
.Conv2DTranspose(10
,3,2
,padding
='same')e
=model_4(d
)display(e
.shape
)具體結果如下：
2樓：bjnanhai
唐突做一下解釋:在卷積核移動逐漸掃瞄整體圖時候，因為步長的設定問題，可能導致剩下未掃瞄的空間不足以提供給卷積核的，大小掃瞄比如有圖大小為5*5,卷積核為2*2,步長為2,卷積核掃瞄了兩次後，剩下乙個元素，不夠卷積核掃瞄了，這個時候就在後面補零，補完後滿足卷積核的掃瞄，這種方式就是same。如果說把剛才不足以掃瞄的元素位置拋棄掉，就是valid方式。
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