nn中padding是什么
时间: 2023-12-24 19:37:12 浏览: 31
在PyTorch的`nn`模块中,padding是指在输入的张量周围添加额外的元素(通常是0),以扩大输入的尺寸。这在卷积神经网络(CNN)中经常用于保持输入和输出的尺寸一致,或者在进行卷积操作时保持特征图的大小。
`nn`模块中提供了不同类型的padding函数,包括:
1. `nn.ZeroPad2d`:在输入的边界周围添加零填充。
2. `nn.ConstantPad1d/2d/3d`:在输入的边界周围添加常数填充。
3. `nn.ReflectionPad1d/2d/3d`:通过在输入的边界周围反射填充来扩展输入。
这些padding函数在构建神经网络模型时可以用于调整输入的尺寸,以便更好地适应网络的需求。
相关问题
nn.Conv1d中padding
在 nn.Conv1d 中,padding 是指在输入数据的两端填充额外的值。这样做的目的是为了保持输入和输出的尺寸一致,以便于进行卷积操作。padding 值的大小决定了填充的长度。
在使用 nn.Conv1d 时,padding 的默认值为0,即不进行任何填充。当 padding 大于0时,会在输入的两端分别填充相应的值,使得输出的尺寸保持不变。
例如,如果输入序列的长度为 L,卷积核的大小为 K,padding 的大小为 P,输出序列的长度将为 L + 2P - K + 1。
nn.Conv2d中padding结果
在使用nn.Conv2d时,padding参数用于控制输入的边界填充。具体来说,padding=1表示在输入的边界周围填充一层值为0的像素。这样做的目的是保持输出的大小与输入相同,因为卷积操作会导致输出尺寸缩小。所以在给定的代码中,conv1 = nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)表示在输入的边界周围填充了一层值为0的像素,而conv2 = nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)没有使用padding参数,因此没有进行填充。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38575118/13759845)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pytorch之卷积神经网络nn.conv2d](https://download.csdn.net/download/weixin_38580959/14033678)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38544625/14858378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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