在用tensorflow寫CNN的時候，調用卷積核api的時候，會有填padding方式的參數，找到源碼中的函數定義如下（max pooling也是一樣）：
def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None,
data_format=None, name=None)
源碼中對於padding參數的說明如下：
padding: A `string` from: `"SAME", "VALID"`.
The type of padding algorithm to use.
源碼中說明padding可以用SAME和VALID兩種方式，但是對於這兩種方式具體是什麼並沒有多加說明。
這裏用Stack Overflow中的一份代碼來簡單說明一下，代碼如下：i
import tensorflow as tf
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')
print(valid_pad.get_shape())
print(same_pad.get_shape())
最後輸出的結果爲：
(1, 1, 1, 1)
(1, 1, 2, 1)
可以看出SAME的填充方式是比VALID的填充方式多了一列。
讓我們來看看變量xxx是一個2×32\times32×3的矩陣，max pooling窗口爲2×22\times22×2，兩個維度的步長strides=2strides=2strides=2。
第一次由於窗口可以覆蓋，橙色區域做max pooling，沒什麼問題，如下：
接下來就是SAME和VALID的區別所在：由於步長爲2，當向右滑動兩步之後，VALID方式發現餘下的窗口不到2×22\times22×2所以直接將第三列捨棄，而SAME方式並不會把多出的一列丟棄，但是隻有一列了不夠2×22\times22×2怎麼辦？填充！
如上圖所示，SAME會增加第四列以保證可以達到2×2，但爲了不影響原始信息，一般以0來填充。這就不難理解不同的padding方式輸出的形狀會有所不同了。
當CNN用於文本中時，一般卷積層設置卷積核的大小爲n×k，其中k爲輸入向量的維度（即[n,k,input_channel_num,output_channel_num]），這時候我們就需要選擇“VALID”填充方式，這時候窗口僅僅是沿着一個維度掃描而不是兩個維度。可以理解爲統計語言模型當中的N-gram。我們設計網絡結構時需要設置輸入輸出的shape，源碼nn_ops.py中的convolution函數和pool函數給出的計算公式如下：
If padding == "SAME":
output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides[i])
If padding == "VALID":
output_spatial_shape[i] =
ceil((input_spatial_shape[i] -
(spatial_filter_shape[i]-1) * dilation_rate[i])
/ strides[i]).
dilation_rate爲一個可選的參數，默認爲1，這裏我們先不管。
整理一下，對於VALID，輸出的形狀計算如下：
對於SAME，輸出的形狀計算如下：
其中，W爲輸入的size，F爲filter的size，S爲步長，⌈ ⌉爲向上取整符號。