Spec-Zone.ru › PyTorch 1

ReplicationPad3d

class torch.nn.ReplicationPad3d(padding) [source]

Заполняет тензор входными значениями, повторяя граничные значения.

Для заполнения в N-мерном пространстве используйте torch.nn.functional.pad().

Параметры:

padding (int, tuple) – размер заполнения. Если это int, используется одинаковое заполнение для всех границ. Если это 6-tuple, используется (padding_left\text{padding\_left}, padding_right\text{padding\_right}, padding_top\text{padding\_top}, padding_bottom\text{padding\_bottom}, padding_front\text{padding\_front}, padding_back\text{padding\_back})

Форма:
  • Вход: (N,C,Din,Hin,Win)(N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in}) или (C,Din,Hin,Win)(C, D_{in}, H_{in}, W_{in}).
  • Выход: (N,C,Dout,Hout,Wout)(N, C, D_{out}, H_{out}, W_{out}) или (C,Dout,Hout,Wout)(C, D_{out}, H_{out}, W_{out}), где

    Dout=Din+padding_front+padding_backD_{out} = D_{in} + \text{padding\_front} + \text{padding\_back}

    Hout=Hin+padding_top+padding_bottomH_{out} = H_{in} + \text{padding\_top} + \text{padding\_bottom}

    Wout=Win+padding_left+padding_rightW_{out} = W_{in} + \text{padding\_left} + \text{padding\_right}

Примеры:

>>> m = nn.ReplicationPad3d(3)
>>> input = torch.randn(16, 3, 8, 320, 480)
>>> output = m(input)
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.ReplicationPad3d((3, 3, 6, 6, 1, 1))
>>> output = m(input)

© 2024, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://pytorch.org/docs/1.13/generated/torch.nn.ReplicationPad3d.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API