如何在卷积神经网络中的池化层后打印图像大小

Question

我正在使用Theano和Keras在Python中创建一个CNN。我希望只需使用Python打印卷积层和池化层后的图像大小。我使用的是cifar10数据集，其大小为（3, 32, 32），我想知道图像大小减少了多少。

image = X_train[1]
print(image.shape)

使用Theano后端。

(3, 32, 32)

- Renos Bardhis

Answer 1

如果您使用的是Sequential（）模型，则可以在插入该层后执行model.summary()。

如果您使用的是功能API，则可以创建模型。

keras.models.Model(input=my_input_layer,output=my_last_layer).summary()

这有帮助吗？

- Nassim Ben

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我想再次询问一个问题，关于我在model.summary()中看到的问题。我正在使用conv2d处理cifar10数据集，内核大小为33，特征图为32，输出图像大小不应该是((32-3)+1)/1 = 3030吗？但是从summary中我看到输出是32,32,32。 - Renos Bardhis

取决于您卷积层中的 border_mode 参数。 - Nassim Ben

border_mode='same' 我应该改成什么？ - Renos Bardhis

这意味着您的图像将在边缘进行填充，以使输出具有与输入相同的形状。如果您不想要这个，请更改为默认值'valid'。我的回答解决了您的问题吗？ - Nassim Ben

是的，图片大小已经改变了，非常感谢。 - Renos Bardhis

好的，请您验证一下答案，谢谢！ :) - Nassim Ben