在PyTorch中,reflection_pad2d 函数用于对二维张量进行反射填充。根据PyTorch的文档,这个函数通常期望输入张量的数据类型是浮点数(如 torch.float32 或torch.float64)。 检查引发错误的代码段: 查找调用 reflection_pad2d 的代码部分,并检查输入张量的数据类型。你可以使用 .dtype 属性来查看张量的数据类型。 示例代码...
torch.nn.ReflectionPad2d(padding)这个函数简单来说就是:利用输入边界的反射来填充输入张量。 官方文档里给了该padding的输入输出如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 CLASStorch.nn.ReflectionPad2d(padding:Union[T,Tuple[T,T,T,T]]) Input: ( N , C , H i n , W i n ) (N,...
pytorch中的ReflectionPad2d pytorch中的ReflectionPad2d torch.nnReflectionPad2d ⼀、原理 增加边界的类型有以下4个类型：以⼀⾏图像数据为例，abcdefgh是原图数据，|是图像边界，为原图加边 1 aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh 重复 2 fedcba|abcdefgh|hgfedcb 反射 3 gfedcb|abcdefgh|gfedcba 反射101，相当于上...
torch.nn.ReflectionPad2d()的用法简介 函数用途:对输入图像以最外围像素为对称轴,做四周的轴对称镜像填充。 填充顺序:左->右->上->下 对于一个4维的Tensor,当只指定一个padding参数时,则表示对四周采用相同的填充行数。 https://blog.csdn.net/LionZYT/article/details/120181586?spm=1001.2101.3001.6661.1&ut...
在PyTorch中，使用反射填充输入张量的函数为：torch.nn.ReflectionPad2d(padding)。函数使用输入边界的反射填充输入张量。如果padding参数是整数，则在所有边界使用相同的填充；如果是一个四元组，则分别使用 (paddingLeft, paddingRight, paddingTop, paddingBottom)。输入张量为 (N,C,Hin,Win)，输出张量为...
ReflectionPad2d的forward操作是很好实现的,但是在backward的中要怎么处理传回来的梯度呢?再看两个例子: >>>a=torch.ones(1,1,3,3,requires_grad=True)tensor([[[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]]],requires_grad=True) 这里创建一个张量a,形如上 >>...
nn.ReflectionPad2d(镜像填充) 1、官方文档上 是这个 2、输出是 H(out) = H(in) + paddingTop + paddingBottom W(out) = W(in) + paddingLeft + paddingRight 直接来例子试试 最重要的是下面 # laft, right, top, bottom 这个注释 input = torch.randn(64, 3, 220, 220) # input size...
🐛 Describe the bug Under specific inputs,reflection_pad 2d triggered a crash. import torch self = torch.full((5, 5, 5, 5, 5,), 3.5e+35, dtype=torch.double) padding = [-1, -1, -1, -1] torch.ops.aten.reflection_pad2d(self, padding) Output ...
六、边界反射填充 nn.ReflectionPad2d()详解及意义 1、nn.ReflectionPad2d()详解参见: 2、nn.ReflectionPad2d()意义:对于卷积操作,最边缘的像素一般无法处理,因为卷积核中心到不了最边缘像素。这时需要先将图片边界填充,再进行卷积操作,最后将扩充的边界去掉,则原图像每个像素都进行了卷积。
pytorch中的ReflectionPad2d torch.nnReflectionPad2d 一、原理 增加边界的类型有以下4个类型:以一行图像数据为例,abcdefgh是原图数据,|是图像边界,为原图加边 1aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh 重复2fedcba|abcdefgh|hgfedcb 反射3gfedcb|abcdefgh|gfedcba 反射101,相当于上一行的左右互换4cdefgh|abcdefgh|abcdefg 外...