不相同。 針對 nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) 這個卷積層，當輸入資料的 shape 從 torch.Size([8, 1, 512, 512]) 變更為 torch.Size([8, 1, 256, 256]) 時，產生的結果的 shape 不會相同。
讓我詳細解釋原因：
卷積層的輸出 Shape 計算方式
nn.Conv2d 層輸出的特徵圖 (feature map) 的空間維度 (高度和寬度) 大小，是根據輸入特徵圖的大小、卷積核 (kernel) 大小、步距 (stride) 和填充 (padding) 大小來決定的。 計算公式如下：
- 輸出高度 (Output Height, H_out):
H_out = floor((H_in - Kernel\_size + 2 * Padding) / Stride) + 1其中H_in是輸入特徵圖的高度。 - 輸出寬度 (Output Width, W_out):
W_out = floor((W_in - Kernel\_size + 2 * Padding) / Stride) + 1其中W_in是輸入特徵圖的寬度。 - 輸出通道數 (Output Channels): 輸出通道數則是由
nn.Conv2d層的out_channels參數所設定，在本例中為64。
參數解析
對於 nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) 這個卷積層，其參數如下：
in_channels=1: 輸入通道數為 1 (這通常代表灰度圖像)。out_channels=64: 輸出通道數為 64。kernel_size=4: 卷積核大小為 4×4。stride=2: 步距為 2。padding=1: 填充為 1。
情境一：輸入 Shape 為 torch.Size([8, 1, 512, 512])
- 輸入 Shape 的意義：
8: Batch size (批次大小)，代表一次處理 8 張圖像。1: Input channels (輸入通道數)，代表每張輸入圖像只有 1 個通道 (灰度圖像)。512: Height (高度)，輸入圖像的高度為 512 像素。512: Width (寬度)，輸入圖像的寬度為 512 像素。
- 計算輸出 Shape：
H_in = 512，W_in = 512，Kernel_size = 4，Stride = 2，Padding = 1H_out = floor((512 - 4 + 2 * 1) / 2) + 1 = floor((510) / 2) + 1 = 255 + 1 = 256W_out = floor((512 - 4 + 2 * 1) / 2) + 1 = floor((510) / 2) + 1 = 255 + 1 = 256Output Channels = 64- 輸出 Shape 為
torch.Size([8, 64, 256, 256])
情境二：輸入 Shape 為 torch.Size([8, 1, 256, 256])
- 輸入 Shape 的意義：
8: Batch size (批次大小)，相同為 8。1: Input channels (輸入通道數)，相同為 1。256: Height (高度)，輸入圖像的高度 變更為 256 像素。256: Width (寬度)，輸入圖像的寬度 變更為 256 像素。
- 計算輸出 Shape：
H_in = 256，W_in = 256，Kernel_size = 4，Stride = 2，Padding = 1H_out = floor((256 - 4 + 2 * 1) / 2) + 1 = floor((254) / 2) + 1 = 127 + 1 = 128W_out = floor((256 - 4 + 2 * 1) / 2) + 1 = floor((254) / 2) + 1 = 127 + 1 = 128Output Channels = 64(輸出通道數仍然由out_channels參數決定，與輸入 shape 無關)- 輸出 Shape 為
torch.Size([8, 64, 128, 128])
結果比較
| 輸入 Shape | 輸出 Shape | 說明 |
|---|---|---|
torch.Size([8, 1, 512, 512]) | torch.Size([8, 64, 256, 256]) | 輸入圖像較大 (512×512)，經過卷積層後，輸出特徵圖的空間尺寸為 256×256 |
torch.Size([8, 1, 256, 256]) | torch.Size([8, 64, 128, 128]) | 輸入圖像較小 (256×256)，經過相同的卷積層後，輸出特徵圖的空間尺寸為 128×128 |
結論
從以上計算和比較可以看出，當輸入 nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) 的訓練資料 shape 從 torch.Size([8, 1, 512, 512]) 變更為 torch.Size([8, 1, 256, 256]) 時，產生的結果的 shape 是不相同的。
雖然 Batch size (第 0 維) 和 Output Channels (第 1 維) 維持相同 (因為 batch_size 和 out_channels 參數設定不變)，但是 高度 (第 2 維) 和寬度 (第 3 維) 從 256x256 變成了 128x128。 這是因為輸入圖像的高度和寬度變小了，導致經過相同參數設定的卷積層後，輸出的特徵圖的空間尺寸也相應縮小。
重點總結
- 卷積層 (
nn.Conv2d) 的輸出 shape 受到輸入 shape 的影響，特別是輸入的高度和寬度。 - 當輸入高度和寬度改變時，即使卷積層的參數 (kernel size, stride, padding) 不變，輸出特徵圖的高度和寬度也會相應地改變。
- Batch size 和 Output Channels 的大小通常與輸入資料的 Batch size 和
nn.Conv2d層的out_channels參數有關，與輸入圖像的空間尺寸 (高度和寬度) 無直接關係。
因此，在您的情境中，使用不同 shape 的訓練資料，nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) 將會產生 不同 shape 的結果。 您需要根據您的網路架構設計和後續層的需求，來考慮輸入 shape 的變更是否會影響整體的模型運作。
