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...
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_...
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在四个方向上按照(...
1、零填充 ZeroPad2d 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1列、右边添加2列、上边添加3行、下边添加4行,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. 2. 得到的y...
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): ...
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): ...
nn.ZeroPad2d Pads the input tensor boundaries with zeros nn.ConstantPad1d Pads the input tensor boundaries with a constant value nn.ConstantPad2d nn.ConstantPad3d 3.6 Dropout Layer ClassDescription nn.Dropout During training, randomly zeros out some of the elements of the input tensor with pr...
nn.ZeroPad2d((1, 0, 1, 0)), nn.Conv2d(128, out_channels, 4, padding=1), nn.Tanh(), )def forward(self, x): ds1 = self.down1(x) ds2 = self.down2(ds1) ds3 = self.down3(ds2) ds4 = self.down4(ds3) ds5 = self.down5(ds4) ...