ConstantPad2d ¬

class torch.nn.ConstantPad2d(填充, 值)[source][source] ¬

使用常数填充输入张量的边界。

对于 N 维填充，使用 torch.nn.functional.pad() 。

参数:

填充（int，tuple）- 填充的大小。如果为 int，则在所有边界使用相同的填充。如果为 4 元组，则使用（ $\text{padding\_left}$ ， $\text{padding\_right}$ ， $\text{padding\_top}$ ， $\text{padding\_bottom}$ ）。

形状：

• 输入： $(N, C, H_{in}, W_{in})$ 或 $(C, H_{in}, W_{in})$ 。

• 输出： $(N, C, H_{out}, W_{out})$ 或 $(C, H_{out}, W_{out})$ ，其中

  $H_{out} = H_{in} + \text{padding\_top} + \text{padding\_bottom}$

  $W_{out} = W_{in} + \text{padding\_left} + \text{padding\_right}$

示例：

>>> m = nn.ConstantPad2d(2, 3.5)
>>> input = torch.randn(1, 2, 2)
>>> input
tensor([[[ 1.6585,  0.4320],
         [-0.8701, -0.4649]]])
>>> m(input)
tensor([[[ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  1.6585,  0.4320,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000, -0.8701, -0.4649,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000]]])
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.ConstantPad2d((3, 0, 2, 1), 3.5)
>>> m(input)
tensor([[[ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  1.6585,  0.4320],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000, -0.8701, -0.4649],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000]]])