[人工智能]卷积层和池化层后的新图片尺寸大小计算

由于pytorch没有自动计算卷积层和池化层后的图片尺寸，在全连接层Linear中需要自己计算图片尺寸，因此需要记住这几个公式。

卷积层

W：矩阵宽，H：矩阵高。
F：卷积核宽和高
P：padding（需要填充的0的个数
N：卷积核的个数
S：步长

因此
$width=（W?F+2P）/S+1$

$height=（H?F+2P）/S+1$

池化层

$width=（W?F）/S+1$

$height=（H?F）/S+1$