火炬神经网络：如何获取输出（特征图）的维度？

Question

在卷积模块中，许多参数可能会改变输入的维度。有没有办法获取卷积模块输出的维度，或者一般来说，任何模块的维度？

我尝试查看SpatialConvolution中公开的方法，但没有任何方法可以提供此信息。

此外，输出张量似乎具有以下维度：

conv1 = nn.SpatialConvolution(3, 96, 5, 5, 1, 1, 2, 2)
conv1.id   = 'conv1'
print(conv1.output:size())
[torch.LongStorage of size 0]

有什么想法吗？

我意识到我甚至没有设置输入的维度，除了通道数（即3x32x32）。如何设置？为什么不是必须的？

- fstab

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没有这样的方法存在。您需要在函数上调用forward以调整输出大小，然后获取形状。 - smhx

Answer 1

输出大小取决于您的输入大小。您可以尝试类似以下的内容：

th> require 'nngraph'
th> conv1 = nn.SpatialConvolution(3, 96, 5, 5, 1, 1, 2, 2)()
th> model = nn.gModule({conv1},{conv1})
th> x = torch.rand(3,20,20)
th> y = model:forward(x)
th> y:size()

96
20
20
[torch.LongStorage of size 3]

- Anurag Ranjan