带空洞卷积参数的计算

gjzzcc

于 2019-06-24 11:42:08 发布

阅读量3.2k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gjzzcc/article/details/93463670

在CUDNN中进行推断时，若卷积参数设置不当会引发错误。本文深入探讨了Tensorflow中卷积计算的细节，特别是针对VALID和SAME两种填充方式的padding数值及输出尺寸的计算方法。通过解析卷积核在feature map中的占据尺寸，阐述如何解决不同padding情况下步长、填充和输出尺寸的关系。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近在使用CUDNN做inference，CUDNN没有计算输出尺寸的辅助函数，如果传给卷积的参数不正确，会报CUDNN_STATUS_BAD_PARAM错误。因此，仔细研究了一下卷积尺寸的计算。

在Tensorflow中，padding不是以数值形式传入，而分为两种：VALID和SAME。所以需要分别计算padding的数值，以及输出的尺寸。以下分别讨论：

1，padding=VALID的情况：

$p=0$

$o=\frac{i-\left ( k-1 \right )\times d-2}{s}+1$

2，padding=SAME的情况：

$o=i\div s$

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

评论 2

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。