tensorflow中的conv2有padding=‘SAME'这个参数。吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2（f为卷积核大小）时则是SAME策略。但是这个没有考虑到空洞卷积的情况，也没有考虑到strides的情况。

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查阅资料后发现网上方法比较麻烦。

手算，实验了一个早上，终于初步解决了问题。

分为两步：

填充多少

中文文档中有计算公式：

输入：

输出：

因为卷积后图片大小同卷积前，所以这里W_out=W_in, H_out=H_in。解一元一次方程即可。结果取ceil。

怎么填充

torch是先填充再卷积。conv2d的策略如此。所以我先在forward中获取上述方程需要的参数。然后使用torch.nn.functional.pad填充就好了。

然后

t2=torch.randn([1,1,4,4])
print(t2.size())
m1 = torch.nn.Conv2d(1, 1, 1, padding=(1,0))
print(m1(t2).size()）
t2=F.pad(t2,(0,0,1,1))
print(t2.size())

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标题名称：基于pytorchpadding=SAME的解决方式-创新互联
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