ReflectionPad2d

class torch.nn.ReflectionPad2d(padding)

使用输入边界的反射来填充输入张量。

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（ $\text{padding\_left}$ ， $\text{padding\_right}$ ， $\text{padding\_top}$ ， $\text{padding\_bottom}$ ）。注意，填充大小应小于相应的输入维度。

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.ReflectionPad2d(2)
>>> input = torch.arange(9, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 3, 3)
>>> input
tensor([[[[0., 1., 2.],
          [3., 4., 5.],
          [6., 7., 8.]]]])
>>> m(input)
tensor([[[[8., 7., 6., 7., 8., 7., 6.],
          [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.],
          [2., 1., 0., 1., 2., 1., 0.],
          [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.],
          [8., 7., 6., 7., 8., 7., 6.],
          [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.],
          [2., 1., 0., 1., 2., 1., 0.]]]])
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.ReflectionPad2d((1, 1, 2, 0))
>>> m(input)
tensor([[[[7., 6., 7., 8., 7.],
          [4., 3., 4., 5., 4.],
          [1., 0., 1., 2., 1.],
          [4., 3., 4., 5., 4.],
          [7., 6., 7., 8., 7.]]]])