1.学习目的

卷积听起来简单，事实上不简单，需要多加练习

2.填充与步幅

在前面的例子 图6.2.1中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为22。 正如我们在 6.2节中所概括的那样，假设输入形状为nh，nw，卷积核形状为khkw，那么输出形状将是(nh-kh+1)*(nw-kw+1)。 因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。

还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）。假设以下情景： 有时，在应用了连续的卷积之后，我们最终得到的输出远小于输入大小。这是由于卷积核的宽度和高度通常大于1所导致的。比如，一个
240240像素的图像，经过10层55的卷积后，将减少到200*200像素。如此一来，原始图像的边界丢失了许多有用信息。而填充是解决此问题最有效的方法； 有时，我们可能希望大幅降低图像的宽度和高度。例如，如果我们发现原始的输入分辨率十分冗余。步幅则可以在这类情况下提供帮助。

2.1填充

如上所述，在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。 由于我们通常使用小卷积核，因此对于任何单个卷积，我们可能只会丢失几个像素。 但随着我们应用许多连续卷积层，累积丢失的像素数就多了。 解决这个问题的简单方法即为填充（padding）：在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0
）。 例如，在 图6.3.1中，我们将33输入填充到55
，那么它的输出就增加为4*4。阴影部分是第一个输出元素以及用于输出计算的输入和核张量元素： 0

图6.3.1 带填充的二维互相关

import torch
from torch import nn


# 为了方便起见，我们定义了一个计算卷积层的函数。
# 此函数初始化卷积层权重，并对输入和输出提高和缩减相应的维数
def comp_conv2d(conv2d, X):
    # 这里的（1，1）表示批量大小和通道数都是1
    X = X.reshape((1, 1) + X.shape)
    Y = conv2d(X)
    # 省略前两个维度：批量大小和通道
    return Y.reshape(Y.shape[2:])

# 请注意，这里每边都填充了1行或1列，因此总共添加了2行或2列
conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, padding=1)
X = torch.rand(size=(8, 8))
comp_conv2d(conv2d, X).shape

当卷积核的高度和宽度不同时，我们可以填充不同的高度和宽度，使输出和输入具有相同的高度和宽度。在如下示例中，我们使用高度为5，宽度为3的卷积核，高度和宽度两边的填充分别为2和1。

conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(5, 3), padding=(2, 1))
comp_conv2d(conv2d, X).shape

torch.Size([8,8])

2.2 步幅

3.总结