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Python torch.nn.ReflectionPad3d用法及代码示例


用法:

class torch.nn.ReflectionPad3d(padding)

参数

padding(int,tuple) -填充的大小。如果是 int ,则在所有边界中使用相同的填充。如果是 6- tuple ,则使用( )

使用输入边界的反射填充输入张量。

对于 N 维填充,请使用 torch.nn.functional.pad()

形状:
  • 输入:

  • 输出: ,其中

    D_{out} = D_{in} + \text{padding\_front} + \text{padding\_back}

    H_{out} = H_{in} + \text{padding\_top} + \text{padding\_bottom}

    W_{out} = W_{in} + \text{padding\_left} + \text{padding\_right}

例子:

>>> m = nn.ReflectionPad3d(1)
>>> input = torch.arange(8, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 2, 2, 2)
>>> m(input)
tensor([[[[[7., 6., 7., 6.],
           [5., 4., 5., 4.],
           [7., 6., 7., 6.],
           [5., 4., 5., 4.]],
          [[3., 2., 3., 2.],
           [1., 0., 1., 0.],
           [3., 2., 3., 2.],
           [1., 0., 1., 0.]],
          [[7., 6., 7., 6.],
           [5., 4., 5., 4.],
           [7., 6., 7., 6.],
           [5., 4., 5., 4.]],
          [[3., 2., 3., 2.],
           [1., 0., 1., 0.],
           [3., 2., 3., 2.],
           [1., 0., 1., 0.]]]]])

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.nn.ReflectionPad3d。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。