Lua torch nn：如何获得输出的尺寸（特征图）？

在卷积模块中，许多参数可能会改变输入的维数。有没有办法得到卷积模的输出的维数，或者任何模的输出的维数

我试着查看

SpatialConvolution

中公开的方法，但没有人建议给我这些信息

此外，输出张量似乎具有以下维度：

conv1 = nn.SpatialConvolution(3, 96, 5, 5, 1, 1, 2, 2)
conv1.id   = 'conv1'
print(conv1.output:size())
[torch.LongStorage of size 0]

有什么想法吗

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我意识到我甚至没有设置输入维度，除了通道数（即

3x32x32

）。如何设置？为什么不是强制性的？

输出大小取决于输入大小。您可以尝试以下方法：

th> require 'nngraph'
th> conv1 = nn.SpatialConvolution(3, 96, 5, 5, 1, 1, 2, 2)()
th> model = nn.gModule({conv1},{conv1})
th> x = torch.rand(3,20,20)
th> y = model:forward(x)
th> y:size()

96
20
20
[torch.LongStorage of size 3]

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没有这样一种方法存在。您必须向前调用函数以调整输出的大小，然后获取形状。