Conv2d常设置参数意义-继续扩展

记录下一些常用设置：

1.下采样

当设置为：

nn.Conv2d(nc,ndf,4,2,1,bias=False)

kernel_size = 4, stride = 2, padding = 1,就是将特征图宽高缩小一倍的意思，就比如是将256*256 -> 128*128

nn.Conv2d(3, num_init_features, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False))

kernel_size=7, stride=2, padding=3，这个也相当于缩小一倍

 

nn.Conv2d(cndf,cndf,3,1,1,bias=False)

这样就是特征图宽高不变的意思

 

2.上采样

输入为1*1：

nn.ConvTranspose2d(nz, cngf, 4, 1, 0, bias=False)

上面这样就是得到4*4的特征图，1*1 -> 4*4

 

nn.ConvTranspose2d(cngf, cngf // 2, 4, 2, 1, bias=False)

单纯上面这样设置即上采样1倍，就比如是将 128*128 -> 256*256