1 torch.nn.functional.pad函数 torch.nn.functional.pad是pytorch内置的tensor扩充函数,便于对数据集图像或中间层特征进行维度扩充 torch.nn.functional.pad( input, pad, mode='constant', value=0) 1. 2. 3. 4. 5. 2 参数说明 3 逐维理解torch.nn.functional.pad 为了方便从可视角度上分析torch.nn.funct...
importtorchimporttorch.nn.functionalasF# 创建输入张量input_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 定义填充大小padding_sizes=(1,2)# 使用torch.nn.functional.pad()进行填充padded_tensor=F.pad(input_tensor,padding_sizes,value=0)# 输出结果print(padded_tensor) 1. 2. 3. 4. 5...
importtorchimporttorch.nn.functionalasFt4d=torch.empty(1,3,5,3) 其中t4d中维度分别表示(batchsize, channel, height, width),为了透彻理解扩充参数pad的定义和实际效果,从随后的小节中我将逐层提高扩充的复杂度,建议跟我的思路来。 2.1 最后一维的扩充 为了便于理解,只观察输入矩阵t4d的最后两维,即一个5行...
padding操作是给图像外围加像素点。 为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。 这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 importtorch.nn,functional as F importtorch fromPILimportImage im=Im...
对于N维的填充,使用torch.nn.functional.pad() 参数: padding(int, tuple):指定填充的大小。如果是一个整数值a,则所有边界都使用相同的填充数,等价于输入(a,a,a,a)。如果是大小为4的元组,则表示(padding_leftpadding_left,padding_rightpadding_right,padding_toppadding_top,padding_bottompadding_bottom) ...
这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如下: importtorch.nn,functionalasFimporttorchfromPILimportImage im=Image.open("heibai.jpg",'r') X=torch.Tensor(np.asarray(im))print("shape:",X.shape) dim=(10,10,10,10) ...
pytorch中pad函数toch.nn.functional.pad（）的⽤法padding操作是给图像外围加像素点。为了实际说明操作过程，这⾥我们使⽤⼀张实际的图⽚来做⼀下处理。这张图⽚是⼤⼩是(256,256)，使⽤pad来给它加上⼀个⿊⾊的边框。具体代码如下：import torch.nn,functional as F import torch from ...
a = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]) a1 = torch.nn.functional.pad(a, pad=(0, 1, 0, 0), mode='constant', value=1) print("a = ", a) print("a1 = ", a1) 运行结果: a=tensor([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])a1=tensor([[1,2,3,4,1],[1,2,3,4,...
ReflectionPad1d 用输入边界的反射来填充输入张量 对于N维的填充,使用torch.nn.functional.pad() 参数 padding - 填充的尺寸。如果是int,所有边填充相同的数量。如果是2元素元组,使用(padding_left, padding_right) 尺寸 输入:(N,C,Win) 输出:(N,C,Wout) ...
另外,书中提到对于偶数大小的卷积核,我们需要在左右以及上下填充不同的数字,PyTorch没有在卷积中有相关的操作,但是仍然可以通过torch.nn.functional.pad()函数实现。最好使用奇数大小的卷积核,偶数大小的卷积核有些奇怪。填充padding主要目的就是为了控制卷积后的特征图的大小,也方便一些网络中实现不同层级特征图之间的...