带空洞卷积参数的计算

最新推荐文章于 2025-10-25 08:00:00 发布
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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。

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

    

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