Эквивалент pytorch Conv2D в tensorflow с шагом 2 и дополнением (1,1)

У меня conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3,stride= 2, padding = 1, bias=True, groups=1) . мне нужен соответствующий API в tf.keras.layers.Conv2D.

Может кто-нибудь мне помочь

PS: Здесь у меня есть шаг 2

Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
0
0
20
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я нашел решение, надеюсь, что это может помочь и другим. Так как было сложно сопоставить padding в torch и padding в keras с stride = 2

X = Input(shape = (10,10,3))
X1 = ZeroPadding2D(padding=(1,1), input_shape=(10, 10, 3), data_format="channels_last")(X)
conv1 = Conv2D(16, 3,  padding = 'valid', strides = (2,2))(X1)

Другие вопросы по теме