记录下一些常用设置:

1.下采样

当设置为:

nn.Conv2d(nc,ndf,,,,bias=False)

kernel_size = 4, stride = 2, padding = 1,就是将特征图宽高缩小一倍的意思,就比如是将256*256 -> 128*128

nn.Conv2d(, num_init_features, kernel_size=, stride=, padding=, bias=False))

kernel_size=7, stride=2, padding=,这个也相当于缩小一倍

nn.Conv2d(cndf,cndf,,,,bias=False)

这样就是特征图宽高不变的意思

2.上采样

输入为1*1:

nn.ConvTranspose2d(nz, cngf, , , , bias=False)

上面这样就是得到4*4的特征图,1*1 -> 4*4

nn.ConvTranspose2d(cngf, cngf // 2, 4, 2, 1, bias=False)

单纯上面这样设置即上采样1倍,就比如是将 128*128 -> 256*256

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