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什么是"相同"和"有效"填充之间的区别tf.nn.max_pool的tensorflow？

在我看来,'VALID'意味着当我们做最大池时,边缘外没有零填充.

根据深度学习的卷积算法指南,它表示池操作符中没有填充,即只使用'VALID' tensorflow.但是什么是最大池的"相同"填充tensorflow？

我正在尝试将以下 Keras 模型代码转换为 pytorch，但在处理 padding='same' 时遇到问题。

    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), input_shape=img_size))
    model.add(BatchNormalization(axis=1))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
    model.add(BatchNormalization(axis=1))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same'))

这产生以下摘要：

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 30, 30, 64)        1792      
_________________________________________________________________
batch_normalization_1 (Batch (None, 30, 30, 64)        120       
_________________________________________________________________
activation_1 (Activation)    (None, 30, 30, 64)        0         
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)          (None, 30, 30, 64)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)            (None, 30, 30, 64)        36928     
_________________________________________________________________
batch_normalization_2 (Batch (None, 30, 30, 64)        120 …