你可以使用torch.nn.functional.pad函数来实现ZeroPad。这个函数接受一个输入张量和一个填充大小作为参数,并返回一个填充后的张量。 padded_tensor=torch.nn.functional.pad(input_tensor,padding_size,"constant",0) 1. 在这个示例中,我们将输入张量和填充大小作为参数传递给torch.nn.functional.pad函数。我们还设置...
import torch.nn.functional as F t4d = torch.randn(1, 6, 6, 3) p1d = (0, 0,1,1,1,1,0,0) out = F.pad(t4d, p1d, "constant", 0) # effectively zero padding print(out.size())#torch.Size([1, 8, 8, 3]) p1d是按t4d的维度倒序添加padding的,对于t4d的最后一个维度3,p1d...
1、零填充ZeroPad2d 我们最常用的是nn.ZeroPad2d,也就是对Tensor使用0进行边界填充,我们可以指定tensor的四个方向上的填充数,比如左边添加1dim、右边添加2dim、上边添加3dim、下边添加4dim,即指定paddin参数为(1,2,3,4),如下: pad = nn.ZeroPad2d(padding=(1, 2, 3, 4)) y = pad(x) 得到的y是x...
3.1 stride处理 我称之为内部zero-padding,简称内部padding。 简单的说,就是把转置卷积的输入o先放大stride倍, 填充的部分使用zero。(而不是一般图片用的插值填充) 这里肯定有人会奇怪, 按第二节给出的公式, i ′ = o ∗ s = 3 ∗ 2 = 6 i’=o*s=3*2=6 i′=o∗s=3∗2=6才对,怎么会...
2、torch.nn.ZeroPad2d(padding) padding是int类型,表示填充长度。 功能:用零填充输入张量边界。 3、torch.nn.ConstantPad2d(padding, value) padding是int类型,表示填充长度,value表示要填充的常数值。 功能:用一个常数值填充输入张量边界。 4、torch.nn.ReplicationPad2d(padding) ...
super(ZeroPad2d, self).__init__(padding, 0)2.常数填充 定义一个常数来对图像或者张量的边缘进行填充,若该常数等于0则等价于零填充。classConstantPad2d(_ConstantPadNd):#Pads the input tensor boundaries with a constant value.def__init__(self, padding, value): ...
CLASS torch.nn.ZeroPad2d(padding) 使用0填充输入tensor的边界 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_...
本文将结合这一工具,重点介绍PyTorch中如何通过填0扩充(Padding Zero)来加速深度学习模型训练。 一、PyTorch与零填充 PyTorch采用了矩阵乘法和张量运算等数学概念,方便用户进行神经网络的构建和训练。在实际应用中,为了保持计算的维度一致性,常常需要在对张量进行操作时进行零填充。零填充是指在矩阵或张量的边缘添加一圈...
6 def conv_ZeroPad2d(): 7 # 定义一个四维数据:(batchSize, channel, height, width) 8 data = torch.tensor([[[1, 2, 3], 9 [4, 5, 6], 10 [7, 8, 9]]]).float() 11 print("data_shape: ", data.shape) 12 print("data: ", data) 13 ...
注意:如果要实现更灵活的padding方式,可使用nn.ZeroPad2d方法。 bias参数表示是否使用偏置(默认使用) dilation、groups是高阶用法这里不做讲解,如有需要可以参看官方文档 在卷积操作过程中,我们知道矩阵经卷积操作后的尺寸由以下几个因数决定: 输入图片大小 W×W ...