nn.ZeroPad2d(padding)

ZeroPad2d(padding) 是 PyTorch 中的一个函数，用于在二维张量的边缘填充零值，以增加张量的大小。padding 参数是一个四元组，分别表示在上、下、左、右四个方向上填充的零值数量。

相关问题

nn.ZeroPad2d

torch.nn.ZeroPad2d 是 PyTorch 中用于实现二维零填充（zero-padding）的类。它可以在输入张量的边界上进行零填充，以增加输出特征图的大小。

零填充是一种常用的操作，可以在卷积过程中保持输入和输出特征图的尺寸一致，或者扩大输出特征图的尺寸。具体来说，ZeroPad2d 类可以在每个边界上对输入张量进行零填充，以保证输出特征图的空间尺寸与输入特征图相同。

在 ZeroPad2d 中，可以通过指定 padding 参数来控制每个边界上的填充数量。padding 参数可以是单个值，表示在每个边界上应用相同数量的填充，也可以是一个包含四个值的元组，分别表示在每个边界上分别应用不同数量的填充（上、下、左、右）。

使用 ZeroPad2d 可以在卷积操作之前或之后对输入进行零填充，以满足特定的需求，例如保持输出特征图与输入特征图尺寸一致、扩大输出特征图的尺寸或者调整输入特征图与卷积核的对齐方式等。

self.d_up_conv_1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=num_channels_in_encoder, out_channels=64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)), nn.LeakyReLU(), nn.ZeroPad2d((1, 1, 1, 1)), nn.ConvTranspose2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)) )

这段代码定义了一个包含两个卷积层和一个反卷积层的神经网络模块。输入张量的通道数为num_channels_in_encoder，第一个卷积层输出通道数为64，卷积核大小为3x3，步长为1x1，使用LeakyReLU作为激活函数。然后进行Zero Padding，该操作在张量的上下左右各填充1个0，使得卷积后张量的大小不变。最后使用反卷积层，将64通道的特征图上采样为128通道的特征图，采样因子为2。