padding,即边缘填充,可以分为四类:零填充,常数填充,镜像填充,重复填充。 1.零填充 对图像或者张量的边缘进行补零填充操作:classZeroPad2d(ConstantPad2d):#Pads the input tensor boundaries with zero.def__init__(self, padding): super(ZeroPad2d, self).__init__(padding, 0)2.常数填充 定义一个常数来...
padding=1 (左、右、上、下 4个方向分别填充长度为1的映射) padding=2 (左、右、上、下 4个方向分别填充长度为2的映射) 1.1、若 padding是tuple类型,根据tuple里的数值进行映射 左边填充长度为1的映射,右边填充长度为1的映射,上方填充长度为2的映射,下方填充长度为0的映射。 2、torch.nn.ZeroPad2d(paddin...
2.1 Code 1importtorch2importtorch.nn as nn345#=== 零填充 ===6defconv_ZeroPad2d():7#定义一个四维数据:(batchSize, channel, height, width)8data = torch.tensor([[[1, 2, 3],9[4, 5, 6],10[7, 8, 9]]]).float()11print("data_shape:", data.shape)12print("data:", data)13...
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...
torch.nn.ReplicationPad3d(padding) ReplicationPad3d 使用输入边界的复制值来填充输入张量 类比ReplicationPad1d和ReplicationPad2d torch.nn.ZeroPad2d(padding) ZeroPad2d 用零填充输入张量 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,那么所有的边界都使用相同的填充。如...
padding,即边缘填充,可以分为四类:零填充,常数填充,镜像填充,重复填充。 1.零填充 对图像或者张量的边缘进行补零填充操作:classZeroPad2d(ConstantPad2d):#Pads the input tensor boundaries with zero.def__init__(self, padding): super(ZeroPad2d, self).__init__(padding, 0)2.常数填充 ...
14 ZeroPad = nn.ZeroPad2d(padding=(1, 2, 1, 2)) 15 data1 = ZeroPad(data) 16 print("data1_shape: ", data1.shape) 17 print("data1: ", data1) 18 19 20 if __name__ == '__main__': 21 conv_ZeroPad2d() 1. 2. ...
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。
可见下图,padding[0]是在H高度方向两侧填充的,padding[1]是在W宽度方向两侧填充的: 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
**padding(补0):**控制zero-padding的数目,padding是在卷积之前补0。 **dilation(扩张):**控制kernel点(卷积核点)的间距; 可以在此github地址查看:Dilated convolution animations **groups(卷积核个数):**通常来说,卷积个数唯一,但是对某些情况,可以设置范围在1 —— in_channels中数目的卷积核: ...