ReplicationPad1d

class torch.nn.ReplicationPad1d(padding)

使用輸入邊界的複製來填充輸入張量。

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

參數

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

形狀

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

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

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

範例

>>> 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.]]])