push_ 于 2020-02-28 13:59:53 发布本文主要解释： (1)传统离散信号处理中的卷积维度 L = M+N -1；(2)matlab 卷积函数中的shape=full, same, valid所导致的不同卷积输出维度，和tensorflow的tf.nn.conv2d中的padding=same,valid 导致的不同输出维度；(3) pytorch中的卷积函数中设置的 padding以及torch官方给的卷积的shape计算公式(https://pytorch.org/docs/stable/nn.html)
本文主要解释这三者在计算二维卷积输出维度时的差别与联系。不想看推导您可以翻到最后直接看结论。
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Part 1
首先来将传统的离散信号处理，大多数人在学信号与系统或者数字信号处理的时候，在学离散卷积的时候，肯定都学过：如果输入的两个离散序列长度分别是M和N，那么他们卷积之后得到的离散序列长度 L=M + N -1。对于二维卷积，输入矩阵P×Q 和 M×N；卷积之后的矩阵 W×H，在两个维度方向上都满足上述公式：W = P+M-1；H = Q+N-1.
有信号处理背景的同学，在初次接触pytorch的卷积及其维度公式时，大多会感觉
