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PaddlePaddle / FluidDoc

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doc/fluid/api_cn/layers_cn/conv2d_cn.rst
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......@@ -3,9 +3,9 @@
conv2d
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv2d(input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv2d(input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format="NCHW")
二维卷积层（convolution2D layer）根据输入、滤波器（filter）、步长（stride）、填充（padding）、膨胀比例（dilations）一组参数计算输出特征层大小。输入和输出是NCHW格式，其中N是批尺寸，C是通道数，H是特征层的高度，W是特征层的宽度。滤波器是MCHW格式，M是输出图像通道数，C是输入图像通道数，H是滤波器高度，W是滤波器宽度。如果组数大于1，C等于输入图像通道数除以组数的结果。详情请参考UFLDL's : `卷积 <http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/FeatureExtractionUsingConvolution/>`_ 。如果bias_attr不为False，卷积计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型，相应的激活函数会作用在最终结果上。
该OP是二维卷积层（convolution2D layer），根据输入、滤波器、步长（stride）、填充（padding）、膨胀比例（dilations）一组参数计算输出特征层大小。输入和输出是NCHW或NHWC格式，其中N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。滤波器是MCHW格式，M是输出图像通道数，C是输入图像通道数，H是滤波器高度，W是滤波器宽度。如果组数(groups)大于1，C等于输入图像通道数除以组数的结果。详情请参考UFLDL's : `卷积 <http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/FeatureExtractionUsingConvolution/>`_ 。如果bias_attr不为False，卷积计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型，相应的激活函数会作用在最终结果上。
对每个输入X，有等式：
......@@ -14,50 +14,74 @@ conv2d
Out = \sigma \left ( W * X + b \right )
其中：
- :math:`X` ：输入，NCHW格式的张量（Tensor）
- :math:`W` ：滤波器，MCHW格式的张量（Tensor）
- :math:`*` ： 卷积操作
- :math:`b` ：偏置值，二维张量（Tensor），shape为 ``[M,1]``
- :math:`X` ：输入值，NCHW或NHWC格式的4-D Tensor
- :math:`W` ：滤波器值，MCHW格式的4-D Tensor
- :math:`*` ：卷积操作
- :math:`b` ：偏置值，2-D Tensor，形状为 ``[M,1]``
- :math:`\sigma` ：激活函数
- :math:`Out` ：输出值， ``Out`` 和 ``X`` 的shape可能不同
- :math:`Out` ：输出值，NCHW或NHWC格式的4-D Tensor， 和 ``X`` 的形状可能不同
**示例**
- 输入：
输入shape：:math:`（N,C_{in},H_{in},W_{in}）`
输入形状：:math:`（N,C_{in},H_{in},W_{in}）`
滤波器shape： :math:`（C_{out},C_{in},H_{f},W_{f}）`
滤波器形状： :math:`（C_{out},C_{in},H_{f},W_{f}）`
- 输出：
输出shape： :math:`（N,C_{out},H_{out},W_{out}）`
输出形状： :math:`（N,C_{out},H_{out},W_{out}）`
其中
.. math::
H_{out} = \frac{\left ( H_{in}+2*paddings[0]-\left ( dilations[0]*\left ( H_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{strides[0]}+1
H_{out} &= \frac{\left ( H_{in} + padding\_height\_top + padding\_height\_bottom-\left ( dilation[0]*\left ( H_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[0]}+1
W_{out} = \frac{\left ( W_{in}+2*paddings[1]-\left ( dilations[1]*\left ( W_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{strides[1]}+1
W_{out} &= \frac{\left ( W_{in} + padding\_width\_left + padding\_width\_right -\left ( dilation[1]*\left ( W_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[1]}+1
如果 ``padding`` = "SAME":
.. math::
H_{out} = \frac{(H_{in} + stride[0] - 1)}{stride[0]}
.. math::
W_{out} = \frac{(W_{in} + stride[1] - 1)}{stride[1]}
如果 ``padding`` = "VALID":
.. math::
H_{out} = \frac{\left ( H_{in} -\left ( dilation[0]*\left ( H_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[0]}+1
W_{out} = \frac{\left ( W_{in} -\left ( dilation[1]*\left ( W_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[1]}+1
参数：
- **input** (Variable) - 输入，格式为[N,C,H,W]的4-D Tensor。数据类型：float16, float32, float64。
- **input** (Variable) - 形状为 :math:`[N, C, H, W]` 或 :math:`[N, H, W, C]` 的4-D Tensor，N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度，数据类型为float16, float32或float64。
- **num_filters** (int) - 滤波器（卷积核）的个数。和输出图像通道相同。
- **filter_size** (int|tuple) - 滤波器大小。如果filter_size是一个元组，则必须包含两个整型数，（filter_size_height，filter_size_width）。否则，filter_size_height = filter_size_width = filter_size。
- **stride** (int|tuple) - 步长stride大小。滤波器和输入进行卷积计算时滑动的步长。如果步长stride是一个元组，则必须包含两个整型数，（stride_height,stride_width）。否则，stride_height = stride_width = stride。默认：stride = 1。
- **padding** (int|tuple) - 填充padding大小，输入的每个特征层四周填充的0的数量，padding_height代表特征层上下两边每一边填充0的数量，padding_width代表特征层左右两边每一边填充0的数量。如果填充padding为元组，则必须包含两个整型数，（padding_height,padding_width)。否则，padding_height = padding_width = padding。默认：padding = 0。
- **dilation** (int|tuple) - 膨胀比例dilation大小。空洞卷积时会指该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息，根据`可视化效果图<https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md>`_较好理解。如果膨胀比例dialation为元组，则必须包含两个整型数，（dilation_height,dilation_width）。否则，dilation_height = dilation_width = dilation。默认：dilation = 1。
- **groups** (int) - 二维卷积层（conv2d layer）的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当group=2，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为两组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算。默认：groups = 1。
- **param_attr** (ParamAttr|None) ：指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv2d算子默认的权重初始化是Xavier。
- **bias_attr** （ParamAttr|False|None）- 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv2d算子默认的偏置初始化是0.0。
- **use_cudnn** （bool） - 是否用cudnn核，仅当下载cudnn库才有效。默认：True。
- **act** (str|None) - 激活函数类型，如果设为None，则未添加激活函数。默认：None。
- **name** (str|None) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
返回：维度和输入相同的Tensor。如果未指定激活层，则返回卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回卷积和激活计算之后的最终结果。
- **filter_size** (int|list|tuple) - 滤波器大小。如果它是一个列表或元组，则必须包含两个整数值：（filter_size_height，filter_size_width）。若为一个整数，filter_size_height = filter_size_width = filter_size。
- **stride** (int|list|tuple，可选) - 步长大小。滤波器和输入进行卷积计算时滑动的步长。如果它是一个列表或元组，则必须包含两个整型数：（stride_height,stride_width）。若为一个整数，stride_height = stride_width = stride。默认值：1。
- **padding** (int|list|tuple|str，可选) - 填充大小。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 ``padding`` = "SAME"或 ``padding`` = "VALID" 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有3种格式：(1)包含4个二元组：当 ``data_format`` 为"NCHW"时为 [[0,0], [0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right]]，当 ``data_format`` 为"NHWC"时为[[0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right], [0,0]]；(2)包含4个整数值：[padding_height_top, padding_height_bottom, padding_width_left, padding_width_right]；(3)包含2个整数值：[padding_height, padding_width]，此时padding_height_top = padding_height_bottom = padding_height， padding_width_left = padding_width_right = padding_width。若为一个整数，padding_height = padding_width = padding。默认值：0。
- **dilation** (int|list|tuple，可选) - 膨胀比例大小。空洞卷积时会使用该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息。如果膨胀比例为列表或元组，则必须包含两个整型数：（dilation_height,dilation_width）。若为一个整数，dilation_height = dilation_width = dilation。默认值：1。
- **groups** (int，可选) - 二维卷积层的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当group=n，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为n组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算，……，第n组滤波器和第n组输入进行卷积计算。默认值：1。
- **param_attr** (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- **bias_attr** （ParamAttr|bool，可选）- 指定偏置参数属性的对象。若 ``bias_attr`` 为bool类型，只支持为False，表示没有偏置参数。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- **use_cudnn** （bool，可选）- 是否使用cudnn内核。只有已安装cudnn库时才有效。默认值：True。
- **act** (str，可选) - 激活函数类型， 如tanh、softmax、sigmoid，relu等，支持列表请参考 :ref:`api_guide_activations` 。如果设为None，则未添加激活函数。默认值：None。
- **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值：None。
- **data_format** (str，可选) - 输入和输出的数据格式，可以是"NCHW"和"NHWC"。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NCHW"。
返回：4-D Tensor，数据类型与 ``input`` 一致。如果未指定激活层，则返回卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回卷积和激活计算之后的最终结果。
返回类型：Variable。
抛出异常：
- ``ValueError`` - 如果 ``use_cudnn`` 不是bool值。
- ``ValueError`` - 如果 ``data_format`` 既不是"NCHW"也不是"NHWC"。
- ``ValueError`` - 如果 ``input`` 的通道数未被明确定义。
- ``ValueError`` - 如果 ``padding`` 是字符串，既不是"SAME"也不是"VALID"。
- ``ValueError`` - 如果 ``padding`` 含有4个二元组，与批尺寸对应维度的值不为0或者与通道对应维度的值不为0。
返回类型：Variable
**代码示例**：
......@@ -76,3 +100,6 @@ conv2d
print(output)
doc/fluid/api_cn/layers_cn/conv3d_cn.rst
浏览文件 @ 2f3fbefa
......@@ -3,63 +3,90 @@
conv3d
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv3d(input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv3d(input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format="NCDHW")
三维卷积层（convolution3D layer）根据输入、滤波器（filter）、步长（stride）、填充（padding）、膨胀比例（dilations），一组参数计算得到输出特征层大小。输入和输出是NCDHW格式，N是批尺寸，C是通道数，D是特征层深度，H是特征层高度，W是特征层宽度。3D卷积（Convlution3D）和2D卷积（Convlution2D）相似，但多了一维深度信息（depth）。如果bias_attr不为False，卷积（convolution）计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型，相应的激活函数会作用在最终结果上。
该OP是三维卷积层（convolution3D layer），根据输入、滤波器、步长（stride）、填充（padding）、膨胀比例（dilations）一组参数计算得到输出特征层大小。输入和输出是NCDHW或NDWHC格式，其中N是批尺寸，C是通道数，D是特征层深度，H是特征层高度，W是特征层宽度。三维卷积（Convlution3D）和二维卷积（Convlution2D）相似，但多了一维深度信息（depth）。如果bias_attr不为False，卷积计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型，相应的激活函数会作用在最终结果上。
对每个输入X，有等式：
.. math::
Out = \sigma \left ( W * X + b \right )
其中：
- :math:`X` ：输入值，NCDHW格式的张量（Tensor）
- :math:`W` ：滤波器值，MCDHW格式的张量（Tensor）
- :math:`*` ： 卷积操作
- :math:`b` ：Bias值，二维张量（Tensor），形为 ``[M,1]``
- :math:`X` ：输入值，NCDHW或NDHWC格式的5-D Tensor
- :math:`W` ：滤波器值，MCDHW格式的5-D Tensor
- :math:`*` ：卷积操作
- :math:`b` ：偏置值，2-D Tensor，形为 ``[M,1]``
- :math:`\sigma` ：激活函数
- :math:`Out` ：输出值, 和 ``X`` 的形状可能不同
- :math:`Out` ：输出值, NCDHW或NDHWC格式的5-D Tensor，和 ``X`` 的形状可能不同
**示例**
- 输入：
输入shape： :math:`(N, C_{in}, D_{in}, H_{in}, W_{in})`
输入形状： :math:`(N, C_{in}, D_{in}, H_{in}, W_{in})`
滤波器shape： :math:`(C_{out}, C_{in}, D_f, H_f, W_f)`
滤波器形状： :math:`(C_{out}, C_{in}, D_f, H_f, W_f)`
- 输出：
输出shape： :math:`(N, C_{out}, D_{out}, H_{out}, W_{out})`
输出形状： :math:`(N, C_{out}, D_{out}, H_{out}, W_{out})`
其中
.. math::
D_{out} &= \frac{\left ( D_{in} + padding\_depth\_front + padding\_depth\_back-\left ( dilation[0]*\left ( D_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[0]}+1
H_{out} &= \frac{\left ( H_{in} + padding\_height\_top + padding\_height\_bottom-\left ( dilation[1]*\left ( H_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[1]}+1
W_{out} &= \frac{\left ( W_{in} + padding\_width\_left + padding\_width\_right -\left ( dilation[2]*\left ( W_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[2]}+1
如果 ``padding`` = "SAME":
.. math::
D_{out} = \frac{(D_{in} + stride[0] - 1)}{stride[0]}
H_{out} = \frac{(H_{in} + stride[1] - 1)}{stride[1]}
D_{out}&= \frac{(D_{in} + 2 * paddings[0] - (dilations[0] * (D_f - 1) + 1))}{strides[0]} + 1 \\
H_{out}&= \frac{(H_{in} + 2 * paddings[1] - (dilations[1] * (H_f - 1) + 1))}{strides[1]} + 1 \\
W_{out}&= \frac{(W_{in} + 2 * paddings[2] - (dilations[2] * (W_f - 1) + 1))}{strides[2]} + 1
W_{out} = \frac{(W_{in} + stride[2] - 1)}{stride[2]}
如果 ``padding`` = "VALID":
.. math::
D_{out} = \frac{\left ( D_{in} -\left ( dilation[0]*\left ( D_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[0]}+1
H_{out} = \frac{\left ( H_{in} -\left ( dilation[1]*\left ( H_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[1]}+1
W_{out} = \frac{\left ( W_{in} -\left ( dilation[2]*\left ( W_{f}-1 \right )+1 \right ) \right )}{stride[2]}+1
参数：
- **input** (Variable) - 输入，格式为[N,C,D,H,W]格式的5-D Tensor。数据类型：float16, float32, float64。
- **input** (Variable) - 形状为 :math:`[N, C, D, H, W]` 或 :math:`[N, D, H, W, C]` 的5-D Tensor，N是批尺寸，C是通道数，D是特征深度，H是特征高度，W是特征宽度，数据类型为float16, float32或float64。
- **num_fliters** (int) - 滤波器（卷积核）的个数。和输出图像通道相同。
- **filter_size** (int|tuple) - 滤波器大小。如果filter_size是一个元组，则必须包含三个整型数，(filter_size_depth, filter_size_height, filter_size_width)。如果filter_size是一个int型，则filter_size_depth = filter_size_height = filter_size_width = filter_size。
- **stride** (int|tuple) - 步长(stride)大小。滤波器和输入进行卷积计算时滑动的步长。如果步长（stride）为元组，则必须包含三个整型数， (stride_depth, stride_height, stride_width)。否则，stride_depth = stride_height = stride_width = stride。默认：stride = 1。
- **padding** (int|tuple) - 填充（padding）大小。padding参数在输入特征层每边添加padding个0。如果填充（padding）为元组，则必须包含三个整型数，(padding_depth, padding_height, padding_width)。否则， padding_depth = padding_height = padding_width = padding。默认：padding = 0。
- **dilation** (int|tuple) - 膨胀比例（dilation）大小。空洞卷积时会指该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息，根据`可视化效果图<https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md>`_较好理解。如果膨胀比例（dialation）为元组，则必须包含三个整型数， (dilation_depth, dilation_height, dilation_width)。否则，dilation_depth = dilation_height = dilation_width = dilation。默认：dilation = 1。
- **groups** (int) - 三维卷积层（conv3d layer）的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当group=2，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为两组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算。默认：groups = 1。
- **param_attr** (ParamAttr|None) ：指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv3d算子默认的权重初始化是Xavier。
- **bias_attr** （ParamAttr|False|None）- 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv3d算子默认的偏置初始化是0.0。
- **use_cudnn** （bool） - 是否用cudnn核，仅当下载cudnn库才有效。默认：True。
- **act** (str) - 激活函数类型，如果设为None，则未添加激活函数。默认：None。
- **name** (str|None) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
返回：维度和输入相同的Tensor。如果未指定激活层，则返回卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回卷积和激活计算之后的最终结果。
返回类型：Variable
- **filter_size** (int|list|tuple) - 滤波器大小。如果它是一个列表或元组，则必须包含三个整数值：（filter_size_depth, filter_size_height，filter_size_width）。若为一个整数，则filter_size_depth = filter_size_height = filter_size_width = filter_size。
- **stride** (int|list|tuple，可选) - 步长大小。滤波器和输入进行卷积计算时滑动的步长。如果它是一个列表或元组，则必须包含三个整型数：（stride_depth, stride_height, stride_width）。若为一个整数，stride_depth = stride_height = stride_width = stride。默认值：1。
- **padding** (int|list|tuple|str，可选) - 填充大小。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 ``padding`` = "SAME"或 ``padding`` = "VALID" 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有3种格式：(1)包含5个二元组：当 ``data_format`` 为"NCDHW"时为 [[0,0], [0,0], [padding_depth_front, padding_depth_back], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right]]，当 ``data_format`` 为"NDHWC"时为[[0,0], [padding_depth_front, padding_depth_back], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right], [0,0]]；(2)包含6个整数值：[padding_depth_front, padding_depth_back, padding_height_top, padding_height_bottom, padding_width_left, padding_width_right]；(3)包含3个整数值：[padding_depth, padding_height, padding_width]，此时 padding_depth_front = padding_depth_back = padding_depth, padding_height_top = padding_height_bottom = padding_height, padding_width_left = padding_width_right = padding_width。若为一个整数，padding_depth = padding_height = padding_width = padding。默认值：0。
- **dilation** (int|list|tuple，可选) - 膨胀比例大小。空洞卷积时会使用该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息。如果膨胀比例为列表或元组，则必须包含三个整型数：（dilation_depth, dilation_height,dilation_width）。若为一个整数，dilation_depth = dilation_height = dilation_width = dilation。默认值：1。
- **groups** (int，可选) - 三维卷积层的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当group=n，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为n组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算，……，第n组滤波器和第n组输入进行卷积计算。默认值：1。
- **param_attr** (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- **bias_attr** （ParamAttr|bool，可选）- 指定偏置参数属性的对象。若 ``bias_attr`` 为bool类型，只支持为False，表示没有偏置参数。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- **use_cudnn** （bool，可选）- 是否使用cudnn内核。只有已安装cudnn库时才有效。默认值：True。
- **act** (str，可选) - 激活函数类型， 如tanh、softmax、sigmoid，relu等，支持列表请参考 :ref:`api_guide_activations` 。如果设为None，则未添加激活函数。默认值：None。
- **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值：None。
- **data_format** (str，可选) - 输入和输出的数据格式，可以是"NCDHW"和"NDHWC"。N是批尺寸，C是通道数，D是特征深度，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NCDHW"。
返回：5-D Tensor，数据类型与 ``input`` 一致。如果未指定激活层，则返回卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回卷积和激活计算之后的最终结果。
返回类型：Variable。
抛出异常：
- ``ValueError`` - 如果 ``use_cudnn`` 不是bool值。
- ``ValueError`` - 如果 ``data_format`` 既不是"NCDHW"也不是"NDHWC"。
- ``ValueError`` - 如果 ``input`` 的通道数未被明确定义。
- ``ValueError`` - 如果 ``padding`` 是字符串，既不是"SAME"也不是"VALID"。
- ``ValueError`` - 如果 ``padding`` 含有5个二元组，与批尺寸对应维度的值不为0或者与通道对应维度的值不为0。
**代码示例**：
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