pytorch conv2d padding 的填充策略

先回顾一下卷积公式。假设3 * 3的卷积核，那么填充后的结果就是y=x1k1+x2k2+…+x9k9.
如果有bias的话 ，那y=x1k1+x2k2+…+x9k9 + bias 。
如果卷积核大小为1，那么y = x1*k1 + bias。 再如果x=0，那么y = bias

padding数值的意义

padding就是在源图像的四周填充上一个数值 （默认情况下是零，具体根据padding_mode的值而定 ），以达到卷积后图像尺寸不变。
图中黄色的一圈就是padding填充的数值。这里padding = 1
所以padding 的数值就是填充的圈数。