tensorflow中 padding='SAME'和'VALID'的区别

最新推荐文章于 2025-07-12 11:11:18 发布
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分类专栏： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/98529445
本文深入探讨了两种主要的填充模式：VALID和SAME，解释了它们在卷积神经网络中的应用，以及如何影响模型的输出尺寸。通过具体实例，阐述了无填充（VALID）和零填充（SAME）在不同场景下的优缺点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

"VALID" = without padding

"SAME" = with zero padding

 

tensorflow2.x学习笔记二十三：卷积(转置卷积)层中的padding=valid和same的区别(含ZeroPadding2D)
耐心的小黑的博客
03-20 2554
对于转置卷积和卷积，输入高宽(i)，输出高宽(o)，步长(s)，卷积核的高宽(k)(设定高宽相等都为k)满足以下关系： 1. 卷积：        padding = 'same’时，o = i/s 向上取整        padding = 'valid’时...
pytorch padding='same'
07-28
pytorch使用padding='same'，只需要from padding_same_conv import Conv2d
padding方式 valid same
ACM之路
11-29 386
优快云的Markdown编辑器使用指南
最新发布
吾为热爱计科，致力于知识分享的践行者，此博客是我在这条道路上留下的足迹。
07-12 1083
为了提升写作效率与编辑体验，优快云 的 Markdown 编辑器在原有基础上进行了多项功能拓展与语法支持。全新界面设计提供更加简洁、直观的编辑界面，带来焕然一新的写作体验。自定义代码高亮样式你可以在创作中心选择喜爱的代码高亮主题，Markdown 编辑器会根据你的设置，以相应样式展示代码块，提升代码可读性。图片拖拽上传功能支持将本地图片直接拖拽至编辑区域，自动完成上传与插入，操作更加便捷。KaTeX 数学公式渲染支持。
padding same valid
11-15 184
conv2d是CNN中必须吃透的一个函数 函数的api说明，在tensorflow的api文档中描述如下 Padding中的SAME和VALID 文档说的很仔细，字面上就是SAME会先补零，然后再补零，Valid不会补零；补零的逻辑和data_format一致，NHWC和NCHW格式各部一样 但是还是很多人不明白，其实有个最简单的理解，VALID大小改变，SAME大小不变，为什么呢？自己好好去思考 看看实验效果 https://www.ginghan.com ...
padding卷积的两种方式“SAME”和“VALID”
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简简单单
03-26 1万+
conv2d是常用的实现卷积的，Tensorflow调用Conv的api时，常用代码如下： 查看：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/nn/conv2d tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True,...
padding same and valid
Allure Love的博客
10-10 207
https://www.zhihu.com/search?type=content&q=padding%3DSAME
Tensorflow 中padding 的“SAME” 和“VALID” 详解
TongLau的博客
07-10 1564
这里写自定义目录标题Tensorflow 中padding 的“SAME” 和“VALID” 详解“SAME”“VALID”总结 Tensorflow 中padding 的“SAME” 和“VALID” 详解 最近在准备复习找工作，边实习边耍牛客网，然后刷到vivo校招的题目，里面有一个神经网络参数的计算，由于我之前一直迷迷糊糊，所以打算好好了解一下，所以就使用tensorflow 来详细了解co...
宏观理解TensorFlow中两种padding方式“SAME”和“VALID”
织席贩履之辈
05-25 485
多次被困在padding的选择上，网上有很多解释，有的说VALID就是padding=0，还有的说SAME就是维持卷积后的featuremap和卷积前的featuremap大小一样。 这些说法其实都不够准确，下面具体谈谈我的理解。 VALID的字面意思就是有效性，所以设计它的目的就是告诉卷积操作只对原图像的pixel进行卷积，如果最右边或最下边余下的pixels不能满足卷积核(stride>1)该方向的下一次滑动操作，则放弃掉该方向下一次滑动及其对应的卷积操作。具体计算公式如下： new_width
Tensorflow2.* keras padding=valid or same ZeroPadding 边界填充设置
Forrest97的博客
05-19 1215
目录边界填充目的计算公式layers.ZeroPadding2Dpadding='valid' or 'same''valid''same' 边界填充目的 在卷积操作中有效控制特征层的size 计算公式 h'=|(h+p-k)/s| +1 其中， h’表示卷积后特征层的高 p表示上下填充的行数 k表示卷积核在高度方向上的大小 s表示滑动补上 | |表示取整 同理可得到 w’=|(w+p-k)/s| +1 layers.ZeroPadding2D layers.ZeroPadding2D可以定义padding
Tensorflow中conv2d的两种padding方式（SAME与VALID）选择以及与Pytorch中对比
gouchen_的博客
11-15 2595
Tensorflow和卷积中padding的一些异同，以及SAME和VALID的理解与使用
padding参数为 SAME 和 VALID 的区别
独钓寒江雪
09-20 7459
https://blog.youkuaiyun.com/wuguangbin1230/article/details/79218593 https://blog.youkuaiyun.com/jiandanjinxin/article/details/77519629 https://blog.youkuaiyun.com/wuzqchom/article/details/74785643 不同的padding方式,VALID...
Padding：valid和same
为实现四个现代化奋斗
08-02 2384
卷积操作有两个问题： 1. 图像越来越小； 2. 图像边界信息丢失，即有些图像角落和边界的信息发挥作用较少。因此需要padding。 卷积核大小通常为奇数 一方面是为了方便same卷积padding对称填充，左右两边对称补零； n+2p-f+1=n p=(f-1)/2 另一方面，奇数过滤器有中心像素，便于确定过滤器的位置。 padding padding的方式： 备注 "...
关于padding=’same’/’valid’
兰钧的博客
09-09 9120
设成same会自动加padding，保证输出是同样的大小。 padding = same，是指输出图像要和输入一样，至于padding是多少，是推断出来的。 可以这样理解，输出就是输入/步长，其他的padding工作API会帮你做。 输出size = （输入size-kernel size-2P）/ stride +1 padding除不尽的时候，比如2p = 1, 那么就在一边加1，一...
padding = “SAME”与padding = “VALID”
qq_41078023的博客
04-19 3498
最近在用tensorflow搭建卷积神经网络，遇到了一个比较棘手的问题，我一直理解的padding有两个值，一个是SAME，一个是VALID，如果padding设置为SAME，则说明输入图片大小和输出图片大小是一致的，如果是VALID则图片经过滤波器后可能会变小。 如下图： 从程序中可以看出我的输入是553，过滤器是333，padding设置的值是SAME，所以我一开始预想的是输出557（有7个过...
padding
05-29 1362
当Padding参数为valid的时候，卷积核移动到边缘的时候，不采用填充算法，直接终止，那么输出结果的宽高为input_width - filter_width+1,input_height-filter_height+1（步长为1 ） 步长为2，输出的宽高(padding=valid时)，计算公式为 (input_width - filter_width + 1)/strides[2...
tf.nn.conv2d中padding=same规则介绍
theadore2017的博客
07-09 9038
转自：https://blog.youkuaiyun.com/zuoyouzouzou/article/details/101871895 文章来源：《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》 padding属性的意义是定义元素边框和元素内容之间的空间。 在tf.nn.conv2d函数中，当变量padding为VALID和SAME，函数具体是怎么计算的呢？其实是有公式的。为了方便演示，先定义几个变量： 输入的尺寸高和宽定义成：in_height，in_width 卷积核的高和宽定义成filter
pytorch 卷积填充“same”实现（附代码）
牛丸4
08-06 9549
pytorch 中卷积的padding = ‘same’ 最近在用pytorch做一个项目，项目中涉及到用卷积部分，平时较常用的框架是tensorflow，keras，在keras的卷积层中，经常会使用到参数padding = ‘same’，即使用“same”的填充方式，但是在pytorch的使用中，我发现pytorch是没有这种填充方式的，自己摸索了一段时间pytorch的框架，下面是用pyt...
【tensorflow】padding 中‘SAME‘ 和‘VALID‘区别
froot的博客
04-26 612
根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。 2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出宽高为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。 我们知道，padding的方式在tensorflow里分两种，一...
V 是TF中的padding="Valid" == pytorch中的padding=0 ，没有标 V 是TF中的padding="Same" == pytorch中的padding=1 with zero padding(用0填充)。
05-18
在 TensorFlow 中，`padding="Valid"` 表示不使用填充，而 `padding="Same"` 表示使用尽可能少的填充来保持输出与输入的大小相同（如果能够整除的话）。而在 PyTorch 中，`padding=0` 和 `padding=1` 都表示使用 0 ...
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