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

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
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