对于shape为(128,1,1)的输入应该如何进行reflect的pad操作
时间: 2023-06-12 07:04:23 浏览: 27
对于shape为(128,1,1)的输入进行reflect的pad操作,可以使用以下代码实现:
``` python
import numpy as np
# 构造输入数据
x = np.random.rand(128, 1, 1)
# 设置pad的数量
pad_size = ((0, 0), (1, 1), (1, 1))
# 进行pad操作
x_pad = np.pad(x, pad_size, mode='reflect')
```
其中,`pad_size`定义了每个维度的pad数量,第一个维度设置为0表示不进行pad操作,第二维度和第三维度分别进行1个单位的pad操作。`mode='reflect'`表示使用reflect模式进行pad操作。
相关问题
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:
```python
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])
```
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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