padding = "REFLECT"

当padding为"REFLECT"时，表示使用反射填充方式。这种填充方式是以输入向量的边界为对称轴，以设定的padding大小为步长，将输入向量的边界内padding大小的元素，对称填充。与一维反射填充类似，padding必须小于向量所在维度的大小。在PyTorch中，可以使用nn.ReflectionPad1d()函数来实现一维反射填充。例如：

import torch.nn as nn
import torch

inp = torch.tensor([[[2., 3., 9., 1., 5.], [6., 4., 0., 5., 0.]]])
print(inp.shape)
print("inp:",inp)

pad = nn.ReflectionPad1d(padding=1)
out = pad(inp)
print("padding={},out:".format(pad),out)
print(out.shape)

输出为：

torch.Size([1, 2, 5])
inp: tensor([[[2.,3., 9., 1., 5.],
         [6., 4., 0., 5., 0.]]])
padding=1,out: tensor([[[3., 2., 3., 9., 1., 5., 9.],
         [4., 6., 4., 0., 5., 0., 4.]]])
torch.Size([1, 2, 7])

相关问题

stride=2, padding=1, padding_mode="reflect",

这是在使用 PyTorch 中的卷积层时可以设置的三个参数：

- stride：步幅，指卷积核在输入数据上移动的距离。stride=2 表示卷积核每次移动 2 个像素点。
- padding：填充，指在输入数据的边缘周围添加多少层像素点。padding=1 表示在输入数据的边缘周围添加一层像素点，这样可以保证卷积后输出的特征图大小不变。
- padding_mode：填充模式，指在对输入数据进行填充时使用的方法。"reflect" 表示使用边缘像素的镜像进行填充。

这些参数可以根据具体的模型和任务进行调整，以达到最佳的性能和准确性。

nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, padding_mode='reflect'),

这是一个关于深度学习中卷积神经网络的函数，用于定义一个二维卷积层。其中in_channels表示输入数据的通道数，out_channels表示输出数据的通道数，kernel_size表示卷积核的大小，stride表示卷积核的步长，padding表示在输入数据周围添加的填充值的大小，padding_mode表示填充模式。