ReflectionPad2d

类torch.nn.ReflectionPad2d(padding)[源代码]

用输入边界镜像来填充输入张量。

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

参数

padding (int, tuple) – 填充的大小。如果为 int，则在所有边界使用相同的填充值。如果是 4-元组，则使用 ($\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$, $\text{padding\_top}$, $\text{padding\_bottom}$)。需要注意的是，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 $(C, H_{in}, W_{in})$。

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

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

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

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.]]]])