我举个例子来说明:

X:输入形状[2,3]的图像，1通道 valid_pad: max pool with 2x2 kernel, stride 2和VALID padding。 same_pad: max pool with 2x2 kernel, stride 2和SAME padding(这是经典的方法)

输出形状为:

Valid_pad:这里没有填充，所以输出形状是[1,1] Same_pad:在这里，我们将图像填充到形状[2,4](使用-inf，然后应用Max pool)，因此输出形状是[1,2]

x = tf.constant([[1., 2., 3.],
                 [4., 5., 6.]])

x = tf.reshape(x, [1, 2, 3, 1])  # give a shape accepted by tf.nn.max_pool

valid_pad = tf.nn.max_pool(x, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], padding='VALID')
same_pad = tf.nn.max_pool(x, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], padding='SAME')

valid_pad.get_shape() == [1, 1, 1, 1]  # valid_pad is [5.]
same_pad.get_shape() == [1, 1, 2, 1]   # same_pad is  [5., 6.]

填充是一种增加输入数据大小的操作。在一维数据中，你只需要在数组前加上一个常数，在2-dim中，你用这些常数包围矩阵。在n-dim中，用常数包围n-dim超立方体。在大多数情况下，这个常数是零，它被称为零填充。

下面是一个应用于2-d张量的p=1的零填充的例子:

你可以为你的内核使用任意填充，但是有些填充值比其他填充值使用得更频繁:

有效的填充。最简单的情况，意味着根本没有填充。让你的数据保持原样。 相同填充有时称为半填充。之所以称为SAME，是因为对于stride=1的卷积(或池化)，它应该产生与输入相同大小的输出。之所以叫HALF是因为对于一个大小为k的核 FULL填充是最大填充，它不会导致对刚刚填充的元素进行卷积。对于一个大小为k的核，这个填充值等于k - 1。

要在TF中使用任意填充，可以使用TF .pad()

Tensorflow 2.0兼容答案:上面已经提供了关于“有效”和“相同”填充的详细解释。

但是，我将在Tensorflow 2中指定不同的池化函数和它们各自的命令。X(>= 2.0)，为社区的利益。

1.x中的函数:

tf.nn.max_pool

tf.keras.layers.MaxPool2D

tf中平均池值=>无。神经网络,tf.keras.layers.AveragePooling2D

2.x中的函数:

tf.nn。Max_pool如果在2中使用。如果从1迁移，则tf. compat_v1 .nn.max_pool_v2或tf. compat_v2 .nn.max_pool。X到2。X。

tf.keras.layers。MaxPool2D如果在2中使用。x和

tf. compat_v1 .keras.layers. maxpooling2d或tf. compat_v1 .keras.layers. maxpooling2d或tf. compat_v2 .keras.layers. maxpooling2d或tf. compat_v2 .keras.layers. maxpooling2d，如果从1迁移。X到2。X。

平均池=> tf.nn。Avg_pool2d或tf.keras.layers。如果在TF 2中使用AveragePooling2D。x和

tf. compat_v1 . dn .avg_pool_v2或tf. compat_v2 .v2. dn .avg_pool或tf. compat_v1 .keras.layers. averagepooling2d或tf. compat_v1 .keras.layers. avgpool2d或tf. compat_v2 .keras.layers. averagepooling2d或tf. compat_v2 .keras.layers. avgpool2d，如果从1迁移。X到2。X。

有关Tensorflow迁移的更多信息。X到2。请参考本迁移指南。

我引用了官方tensorflow文档https://www.tensorflow.org/api_guides/python/nn#Convolution中的答案 对于'SAME'填充，输出高度和宽度的计算如下:

out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1]))
out_width  = ceil(float(in_width) / float(strides[2]))

顶部和左侧的填充被计算为:

pad_along_height = max((out_height - 1) * strides[1] +
                    filter_height - in_height, 0)
pad_along_width = max((out_width - 1) * strides[2] +
                   filter_width - in_width, 0)
pad_top = pad_along_height // 2
pad_bottom = pad_along_height - pad_top
pad_left = pad_along_width // 2
pad_right = pad_along_width - pad_left

对于'VALID'填充，输出高度和宽度的计算如下:

out_height = ceil(float(in_height - filter_height + 1) / float(strides[1]))
out_width  = ceil(float(in_width - filter_width + 1) / float(strides[2]))

填充值总是0。

Padding on/off. Determines the effective size of your input. VALID: No padding. Convolution etc. ops are only performed at locations that are "valid", i.e. not too close to the borders of your tensor. With a kernel of 3x3 and image of 10x10, you would be performing convolution on the 8x8 area inside the borders. SAME: Padding is provided. Whenever your operation references a neighborhood (no matter how big), zero values are provided when that neighborhood extends outside the original tensor to allow that operation to work also on border values. With a kernel of 3x3 and image of 10x10, you would be performing convolution on the full 10x10 area.

快速的解释

VALID:不要应用任何填充，也就是说，假设所有的维度都是有效的，这样输入的图像就会被你指定的过滤器和stride完全覆盖。

SAME:应用填充到输入(如果需要)，以便输入图像被过滤器和步幅完全覆盖。对于stride 1，这将确保输出图像大小与输入相同。

笔记

This applies to conv layers as well as max pool layers in same way The term "valid" is bit of a misnomer because things don't become "invalid" if you drop part of the image. Sometime you might even want that. This should have probably be called NO_PADDING instead. The term "same" is a misnomer too because it only makes sense for stride of 1 when output dimension is same as input dimension. For stride of 2, output dimensions will be half, for example. This should have probably be called AUTO_PADDING instead. In SAME (i.e. auto-pad mode), Tensorflow will try to spread padding evenly on both left and right. In VALID (i.e. no padding mode), Tensorflow will drop right and/or bottom cells if your filter and stride doesn't full cover input image.