tensorflow中卷積層尺寸計算

卷積神将網絡的計算公式為：

N=(W-F+2P)/S+1

其中N：輸出大小

W：輸入大小

F：卷積核大小

P：填充值的大小

S：步長大小

下面舉個例子看一下：

卷積一層的幾個參數:

in_channels=3:表示的是輸入的通道數，由于是RGB型的，是以通道數是3.

out_channels=96:表示的是輸出的通道數，設定輸出通道數的96（這個是可以根據自己的需要來設定的）

kernel_size=12:表示卷積核的大小是12x12的，也就是上面的  “F”,     F=12

stride=4:表示的是步長為4，也就是上面的S,      S=4

padding=2:表示的是填充值的大小為2，也就是上面的P,   P=2

假如你的圖像的輸入size是256x256的,由計算公式知N=(256-12+2x2)/4+1=63,也就是輸出size為63x63的