Python PyTorch ReplicationPad1d用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.nn.ReplicationPad1d 的用法。

用法:

class torch.nn.ReplicationPad1d(padding)

參數：

padding(int,tuple) -填充的大小。如果是 int ，則在所有邊界中使用相同的填充。如果是 2- tuple ，則使用 ( \text{padding\_left} , \text{padding\_right} )

使用輸入邊界的複製填充輸入張量。

對於 N 維填充，請使用 torch.nn.functional.pad() 。

形狀：

• 輸入：(C, W_{in}) 或 (N, C, W_{in}) 。

• 輸出： (C, W_{out}) 或 (N, C, W_{out}) ，其中

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

例子：

>>> m = nn.ReplicationPad1d(2)
>>> input = torch.arange(8, dtype=torch.float).reshape(1, 2, 4)
>>> input
tensor([[[0., 1., 2., 3.],
         [4., 5., 6., 7.]]])
>>> m(input)
tensor([[[0., 0., 0., 1., 2., 3., 3., 3.],
         [4., 4., 4., 5., 6., 7., 7., 7.]]])
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.ReplicationPad1d((3, 1))
>>> m(input)
tensor([[[0., 0., 0., 0., 1., 2., 3., 3.],
         [4., 4., 4., 4., 5., 6., 7., 7.]]])