ConstantPad2d

class torch.nn.ConstantPad2d(padding, value) [исходный код]

Дополняет границы входного тензора постоянным значением.

Для дополнения N-мерных тензоров используйте torch.nn.functional.pad().

Параметры:

padding (int, tuple) – размер дополнения. Если это int, во всех границах используется одинаковое дополнение. Если задано значение 4-tuple, используются ($\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$, $\text{padding\_top}$, $\text{padding\_bottom}$)

Форма:

• Вход: $(N, C, H_{in}, W_{in})$ или $(C, H_{in}, W_{in})$.

• Выход: $(N, C, H_{out}, W_{out})$ или $(C, H_{out}, W_{out})$, где

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

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

Примеры:

>>> m = nn.ConstantPad2d(2, 3.5)
>>> input = torch.randn(1, 2, 2)
>>> input
tensor([[[ 1.6585,  0.4320],
         [-0.8701, -0.4649]]])
>>> m(input)
tensor([[[ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  1.6585,  0.4320,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000, -0.8701, -0.4649,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000]]])
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.ConstantPad2d((3, 0, 2, 1), 3.5)
>>> m(input)
tensor([[[ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  1.6585,  0.4320],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000, -0.8701, -0.4649],
         [ 3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000,  3.5000]]])