基于pytorch padding=SAME的解决方式
tensorflow中的conv2有padding=‘SAME’这个参数。吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2（f为卷积核大小）时则是SAME策略。但是这个没有考虑到空洞卷积的情况，也没有考虑到strides的情况。
查阅资料后发现网上方法比较麻烦。
手算，实验了一个早上，终于初步解决了问题。
分为两步：
填充多少
中文文档中有计算公式：
输入：
输出：
因为卷积后图片大小同卷积前，所以这里W_out=W_in, H_out=H_in。解一元一次方程即可。结果取ceil。
怎么填充
torch是先填充再卷积。conv2d的策略如此。所以我先在forward中获取上述方程需要的参
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