标签：pad str height 并行 维数 24* txt isp ace
准备工作：
（1）维度：
卷积维度 粉红色最后的卷积结果矩阵维度=绿色矩阵维数-橙色矩阵维数+1
池化的最终的结论是要把原来的维度减少到1/n
padding：周围维一圈0 => 粉=绿+2-3+1=绿 维数可以不减（在卷积核维数是3时）
（2）vgg 16结构
附件的vgg16.txt
Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) ：3通道，每通道64个（64*3的矩阵），步长1，补01圈
从矩阵可以看出并行和分块的思路。
nn.ReLU()
这个表示使用ReLU激活函数，里面有一个参数inplace，默认设置为False，表示新创建一个对象对其修改，也可以设置为True，表示直接对这个对象进行修改
MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1)) ：pooling 相邻2*2矩阵选最小值，步长2
（3）总结构：2+2+3+3+3+3=16
数据
（下面省略了bias和RU,每次卷积核全连接都要激活）
（1）64*3（3*3）@ 3*1（224*224）= 64*1*（224*224）
（2）64*64（3*3）@ 64*1（224*224）= 64*1（224*224）
（3）=64*1（112*112）
（4）128*64（3*3）@ 64*1（112*112）=128*1（112*112）
（5）128*128（3*3）@ 128*1（112*112）=128*1（112*112）
（6）=128*1（56*56）
（7）256*128（3*3）@ 128*1（56*56）=256*1（56*56）
（8）256*256（3*3）@ 256*1（56*56）=256*1（56*56）
（9）256*256（3*3）@ 256*1（56*56）=256*1（56*56）
（10）=256*1（28*28）
（11）512*256（3*3）@ 256*1（28*28）=512*1（28*28）
（12）512*512（3*3）@ 512*1（28*28）=512*1（28*28）
（13）512*512（3*3）@ 512*1（28*28）=512*1（28*28）
（14）=512*1（14*14）
（15）512*512（3*3）@512*1（14*14）=512*1（14*14）
（16）512*512（3*3）@512*1（14*14）=512*1（14*14）
（17）512*512（3*3）@512*1（14*14）=512*1（14*14）
（18）=512*1（7*7）= 25088*1
（19）（4096*25088） @ （25088*1）= （4096*1）
（20）（4096*4096）@（4096*1）=（4096*1）
（21）（1000*4096）@（4096*1）=（1000*1）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/iwanna/p/10259034.html
