pytorch padding
时间: 2023-10-30 18:03:26 浏览: 48
PyTorch提供了一种方便的方法来对张量进行填充(padding)。填充是在张量的边界周围添加额外的值,从而改变其形状或尺寸。在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional中的pad函数来进行填充操作。
pad函数的使用方式如下:
```python
import torch.nn.functional as F
padded_tensor = F.pad(input_tensor, pad, mode='constant', value=0)
```
其中,参数解释如下:
- input_tensor:需要进行填充操作的输入张量。
- pad:填充值的大小。可以是单个整数,表示在所有维度上应用相同大小的填充;也可以是一个元组,表示在各个维度上应用不同的填充大小。
- mode:填充模式。可选的模式包括'constant'(常数填充,默认值)、'reflect'(反射填充)和'replicate'(复制填充)。
- value:用于常数填充时所使用的常数值,默认为0。
以下是一个使用pad函数进行填充的示例:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
input_tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
pad = (1, 2, 0, 0) # 在第一个维度前面填充1个元素,在第一个维度后面填充2个元素,在第二个维度前面和后面都不填充
padded_tensor = F.pad(input_tensor, pad, mode='constant', value=0)
print(padded_tensor)
```
输出结果为:
```
tensor([[0, 0, 0],
[1, 2, 0],
[3, 4, 0],
[0, 0, 0]])
```
在这个示例中,输入张量input_tensor的形状为(2, 2),通过填充操作,得到了一个形状为(4, 3)的填充后张量padded_tensor。
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