PyTorch中的默认扩张值

Question

如PyTorch的{​​{3}}所示，Conv2d层使用的默认扩张为1.这是否意味着如果我想创建一个简单的conv2d层，我将不得不写

nn.conv2d(in_channels = 3, out_channels = 64, kernel_size = 3, dilation = 0)

而不是简单地写

nn.conv2d(in_channels = 3, out_channels = 64, kernel_size = 3)

或者是在PyTorch dilation = 1 与 dilation = 0 相同的情况下，与扩张卷积中的documentation相同 strong>部分？

Answer 1

根据pytorch文档中H_out, W_out的计算，我们可以知道dilation=n意味着将内核的像素（1x1）设为nxn，其中原始内核像素位于topleft，其余像素为空（或填充为0）。

因此dilation=1等同于没有扩张的标准卷积。