定義幾個引數
輸出大小為 n×n
以resnet50為例，輸入為[1,3,224,224]，其中1為batchsize，3為通道數，224為height和width。
經過第一層卷積後，其大小為[1,64,112,112]
in_channels=
3//輸入通道
out_channels=
64//輸出通道
nn.conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=
7, stride=
2, padding=
3, bias=
false
)
1為batchsize，不改變。
對於通道數，會生成與設定的輸出通道個數相同個數的卷積核，對進行卷積，即卷積核的個數等於輸出特徵圖的通道數。
得到最終輸出大小為[1,64,112,112]
(w − f + 2p )相當於計算除了第一次卷積後剩下的可用來卷積的大小
(w − f + 2p )/s為按照s大小的步長在剛剛得到的大小上可以向後移動多少次，即還可以做幾次卷積
因為不包括第一次卷積，所以再加上乙個1，
即n = (w − f + 2p )/s+1
輸出大小 = （寬或高 - 卷積核大小 + padding大小）/ 步長 + 1
對於寬和高不同的可分別用上述公式計算，得到最終的輸出大小。
卷積動態**參考：
卷積 池化 反卷積 空洞卷積的輸出大小計算公式
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