x = torch.nn.functional.pad

x = torch.nn.functional.pad(input, pad, mode, value)

其中input是要进行填充的输入张量，pad是填充的方式，mode是填充的模式，value是填充的数值。

具体来说，pad参数可以是一个四元素tuple(pad_l, pad_r, pad_t, pad_b)或者一个六元素tuple(pad_l, pad_r, pad_t, pad_b, p_front, p_back)，表示左、右、上、下、前、后的填充次数。

mode参数可以是'constant'、'reflect'或者'replicate'三种模式，分别表示常量填充、反射填充和复制填充。

value参数在'constant'模式下表示填充的数值，默认为0，在'reflect'和'replicate'模式下不需要指定value参数。

例如，在给定一个shape为(2, 1, 3, 2)的随机数矩阵original_values后，可以使用torch.nn.functional.pad来进行填充操作，填充方式和数值可以根据具体需求进行调整。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

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示例报错了Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 14, in <module> padded_text = torch.nn.utils.pad_sequence([torch.tensor(indexed_text)], batch_first=True) AttributeError: module 'torch.nn.utils' has no attribute 'pad_sequence'

非常抱歉，我给出的示例代码有误。在PyTorch中，pad_sequence函数位于torch.nn.functional模块中，而不是torch.nn.utils模块中。请尝试以下修改后的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 假设有一个文本 "I love PyTorch"
text = ["I", "love", "PyTorch"]

# 构建词汇表
vocab = {"<PAD>": 0, "I": 1, "love": 2, "PyTorch": 3}

# 编码文本
indexed_text = [vocab[word] for word in text]

# 序列填充
padded_text = F.pad_sequence([torch.tensor(indexed_text)], batch_first=True)

# 嵌入层
embedding = nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab), embedding_dim=10)
embedded_text = embedding(padded_text)

# 文本向量化
text_vector = torch.mean(embedded_text, dim=1)

print(text_vector)

这次使用了torch.nn.functional模块的pad_sequence函数，代码应该能够正常运行。非常抱歉给您带来的困扰！如果还有其他问题，请随时提问。

torch.nn.functional.pad

torch.nn.functional.pad()函数是PyTorch中的一个函数，可以用来对一个Tensor类型的变量进行扩展，而不改变其维度。该函数的用法示例可以参考以下代码：

import torch.nn.functional as F
import torch

# 导入图像，并将其转换为Tensor类型
from PIL import Image
im = Image.open("heibai.jpg", 'r')
X = torch.Tensor(np.asarray(im))
print("shape:", X.shape)

# 定义扩展的维度
dim = (10, 10, 10, 10)

# 使用pad函数进行扩展
X = F.pad(X, dim, "constant", ...)

torch.nn.functional.pad()函数的参数列表如下：
- input (Tensor)：要扩展的Tensor变量。
- pad (tuple)：一个m维的tuple，其中m是输入的维数，并且m是偶数。
- mode (str)：提供四种填充模式’constant’， ‘reflect’， ‘replicate’ 和 ‘circular’，默认是 ‘constant’。
- value：进行填充的值，默认是0。

请注意，在这个引用中的函数用法示例中，参数...被省略了。你可以根据需要自行填写。