CircularPad3d

类torch.nn.CircularPad3d(padding)[源代码]

使用输入边界上的循环 padding 来填充输入张量。

维度起始处的张量值用于填充末尾，而末尾的值则用于填充起始。如果应用了负数填充，则会移除张量的两端。

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 6-元组，则分别使用 ($\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$, $\text{padding\_top}$, $\text{padding\_bottom}$, $\text{padding\_front}$, $\text{padding\_back}$) 来指定各个方向的填充值。

形状:

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

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

  $D_{\text{out}} = D_{\text{in}} + \text{padding\_front} + \text{padding\_back}$

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

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

示例:

>>> m = nn.CircularPad3d(3)
>>> input = torch.randn(16, 3, 8, 320, 480)
>>> output = m(input)
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.CircularPad3d((3, 3, 6, 6, 1, 1))
>>> output = m(input)