ZeroPad2d(2) >>> input = torch.randn(1, 1, 3, 3) >>> input tensor([[[-0.1678, -0.4418, 1.9466], [ 0.9604, -0.4219, -0.5241], [-0.9162, -0.5436, -0.6446]]]) >>> m(input) tensor([[[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [ 0.0000, 0.0000, 0.0000...
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) 得到的y是x在四...
一、ZeroPad2d:全零填充 1)调用方式 2)实例 二、ReflectionPad1d/ReflectionPad2d:反射填充 三、ConstantPad1d/ConstantPad2d:常量填充 1.ConstantPad1d 1)调用方式 2)实例 2.ConstantPad2d 1)调用方式 2)实例 四、ReplicationPad1d/ReplicationPad2d:复制填充 1.ReplicationPad1d 1)调用方式 2)实例 2.Replicati...
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(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...
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) ...
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)) ...
3)ZeroPad2d 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...
3)ZeroPad2d 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...
class Lenet5(nn.Module): def __init__(self): super(Lenet5,self).__init__() ## 定义第一个卷积层 self.conv1 = nn.Sequential( nn.ZeroPad2d(2), ## 第一层卷积前先使用pad将(1*28*28)-> (1*32*32) nn.Conv2d( in_channels = 1,## 输入的feature map out_channels = 6, ## ...
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 ...