ReflectionPad2d

class torch.nn.ReflectionPad2d(padding)

使用輸入邊界的反射來填充輸入張量。

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

參數

padding (int, tuple) – padding 的大小。如果為 int，則在所有邊界使用相同的 padding。如果為 4-tuple，則使用 ($\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$, $\text{padding\_top}$, $\text{padding\_bottom}$)。請注意，padding 大小應小於相應的輸入維度。

形狀

• 輸入： $(N, C, H_{in}, W_{in})$ 或 $(C, H_{in}, W_{in})$。

• 輸出： $(N, C, H_{out}, W_{out})$ 或 $(C, H_{out}, W_{out})$ where

  輸出高度 = 輸入高度 + 上方填充 + 下方填充

  輸出寬度 = 輸入寬度 + 左方填充 + 右方填充

範例

>>> m = nn.ReflectionPad2d(2)
>>> input = torch.arange(9, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 3, 3)
>>> input
tensor([[[[0., 1., 2.],
          [3., 4., 5.],
          [6., 7., 8.]]]])
>>> m(input)
tensor([[[[8., 7., 6., 7., 8., 7., 6.],
          [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.],
          [2., 1., 0., 1., 2., 1., 0.],
          [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.],
          [8., 7., 6., 7., 8., 7., 6.],
          [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.],
          [2., 1., 0., 1., 2., 1., 0.]]]])
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.ReflectionPad2d((1, 1, 2, 0))
>>> m(input)
tensor([[[[7., 6., 7., 8., 7.],
          [4., 3., 4., 5., 4.],
          [1., 0., 1., 2., 1.],
          [4., 3., 4., 5., 4.],
          [7., 6., 7., 8., 7.]]]])