在PyTorch中,零填充(Zero-Padding)是一种常见的技术,而本文将重点介绍如何通过填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...
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在四个方向上...
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...
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): super(ConstantPad2d, self).__init...
pytorch中最常用的零填充函数是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) ...
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,怎么会是5。
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) ...
class ZeroPad2d(ConstantPad2d): # Pads the input tensor boundaries with zero. def __init__(self, padding): super(ZeroPad2d, self).__init__(padding, 0) 1. 2. 3. 4. 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。
_shape:", data.shape)12print("data:", data)13#零填充,在边界填充n个0,分别为:左、右、上、下14ZeroPad = nn.ZeroPad2d(padding=(1, 2, 1, 2))15data1 =ZeroPad(data)16print("data1_shape:", data1.shape)17print("data1:", data1)181920if__name__=='__main__':21conv_ZeroPad2d...
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 ...