Update.
[pytorch.git] / conv_chain.py
index 85ae4fc..2d5af8e 100755 (executable)
@@ -14,10 +14,10 @@ def conv_chain(input_size, output_size, depth, cond):
     else:
         r = [ ]
         for kernel_size in range(1, input_size + 1):
-            for stride in range(1, input_size + 1):
+            for stride in range(1, input_size):
                 if cond(depth, kernel_size, stride):
                     n = (input_size - kernel_size) // stride + 1
-                    if (n - 1) * stride + kernel_size == input_size:
+                    if n >= output_size and (n - 1) * stride + kernel_size == input_size:
                         q = conv_chain(n, output_size, depth - 1, cond)
                         r += [ [ (kernel_size, stride) ] + u for u in q ]
         return r
@@ -31,7 +31,9 @@ if __name__ == "__main__":
     c = conv_chain(
         input_size = 64, output_size = 8,
         depth = 5,
-        cond = lambda d, k, s: k <= 4 and s <= k and (s == 1 or d < 3)
+        # We want kernels smaller than 4, strides smaller than the
+        # kernels, and stride of 1 except in the two last layers
+        cond = lambda d, k, s: k <= 4 and s <= k and (s == 1 or d <= 2)
     )
 
     x = torch.rand(1, 1, 64)