问题1：AlexNet中输入图片的尺寸到底是224*224还是227*227？

        我的回答是224。

        AlexNet作为深度神经网络的起点，如此里程碑意义的论文，如果这个参数错了，会不被改正吗？论文中多处均出现了224*224，而不是只有一张图片上有224，总不能说笔误了一篇论文吧？    

        我们再看pytorch官方文档提供的AlexNet代码

（https://pytorch.org/hub/pytorch_vision_alexnet/）

        但是224计算的确出错了，玄妙在这里。在第一层卷积中进行了padding(填充边缘）。

（https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/alexnet.py）

问题2：为什么pytorch官网的AlexNet网络结构和论文中不一样？

        Alex Krizhevsky在2012年发表《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。我们常见的AlexNet结构图，就出自该论文。

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

        Alex Krizhevsky在2014年发表《One weird trick for parallelizing convolutional neural networks》。Pytorch官方给出的AlexNet模板是基于2014年这篇论文。

《One weird trick for parallelizing convolutional neural networks》

        所以看见Pytorch官网中的网络结构和2012年论文中的结构不一样，不要困惑。我觉得最可气的是一些作者不做一点说明，拿着2012年论文的图片，给读者展示2014年论文网络结构的代码。