nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用（转）

Posted 2023-04-25

参考技术A

same卷积操作：
是通过padding使得卷积之后输出的特征图大小保持不变(相对于输入特征图)，不代表得到的输出特征图的大小与输入特征图的大小完全相同，<u>而是</u>他们之间的比例保持为 输入特征图大小/输出特征图大小 = stride

举例：

比如输入特征图为 6*6，stride=2, kernel_size = 3, 进行same padding得到输出特征图为3*3 (6 / 2 = 3)

如果输入特征图为 5*5，stride=2，kernel_size = 3,进行same padding，那么也会得到输出特征图为3*3

那么这样的情况就会导致在逆卷积时出现一个问题。

不同大小的图片经过卷积运算能得到相同尺寸的输出，那么作为逆运算， 同样的一张输入图像经过反卷积是否会有不同尺寸的合法输出 ？这样的话就存在争议了

上面还只是进行same卷积的情况，如果考虑valid卷积，stride=2, kernel_size = 3，padding=0时，输入特征图为7*7和8*8的结果也是3*3

解决争议的办法就是 使用output_padding参数

output_padding的作用是：
当stride > 1时，Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效地增加计算出的输出形状来解决这种模糊性。

首先我们要认同一个前提：

大多数情况下我们都希望经过卷积/反卷积处理后的图像尺寸比例与步长相等，即 输入特征图大小/输出特征图大小 = stride ，也就是same模式 。

所以我们只要通过添加output_padding这一参数来使得结果满足这一前提，那么输出的图片的大小就能够保证为输入图片*stride的大小,而不是任意可能的大小

实现办法：

因为pytorch将参数 padding（注意与output_padding区别）建议设置为(kernel_size - 1)/2 ，由式子padding= kernel - 1 - padding转换而来

那么根据式子：

当我们希望得到 输入特征图大小/输出特征图大小 = stride 的话，代入上面的式子能够得到结果：

所以为了让padding = (kernel_size - 1)/2，则 output_padding应该取值为stride - 1 ，这样就能够满足输入特征图大小/输出特征图大小 = stride

当然，你可以取别的值，这并不会影响到逆卷积的计算，但是在后面进行有关大小的操作时就很可能出现问题，因为输出的图片的大小并不能保证是 输入图片*stride的大小，可能是任意正确的大小，如上面举的例子，可能是7*7或8*8等

中文乱码解决方案

•  读取csv文件出现中文乱码方案，增加编码格式参数

  read.csv(trainPath,header=TRUE,stringsAsFactors=TRUE,encoding = "UTF-8")

• 保存csv文件中出现乱码，编码格式参数

  write.csv(outp, file = path, quote = F, fileEncoding = "UTF-8")

• source 加载R脚本中文乱码

  source("core.R",encoding="utf-8")

• RStudio中脚本中文乱码，编码格式设置：tools -> global option...., 如下图：
• 
• source加载R脚本waring, 函数及变量加载不进来的问题

  > source("core.R",encoding="utf-8")
  Warning message:
  In readLines(file, warn = FALSE) :
    invalid input found on input connection \'core.R\'

•  R语言环境的显示问题

  > sessionInfo()
  R version 3.2.5 (2016-04-14)
  Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
  Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)
  
  locale:
  [1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936  LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936    LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936
  [4] LC_NUMERIC=C                               LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936    
  
  attached base packages:
  [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
  
  other attached packages:
  [1] plyr_1.8.4   DT_0.2       RODBC_1.3-13
  
  loaded via a namespace (and not attached):
  [1] htmlwidgets_0.7 magrittr_1.5    htmltools_0.3.5 tools_3.2.5     Rwordseg_0.2-1  Rcpp_0.12.6     digest_0.6.9   
  > Sys.getlocale()
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  > Sys.setlocale(category = "LC_ALL",local="us")
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  > Sys.setlocale(category = "LC_ALL",local="chinese")
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