ZeroPad2d

class torch.nn.ZeroPad2d(padding)

用零填充輸入張量的邊界。

對於 N 維度的填充 (padding)，請使用 torch.nn.functional.pad()。

參數 (Parameters)

padding (int, tuple) – 填充的大小。如果為 int，則在所有邊界使用相同的填充。如果為 4-tuple，則使用 ($\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$, $\text{padding\_top}$, $\text{padding\_bottom}$)

形狀 (Shape)

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

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

  輸出高度 = 輸入高度 + 上邊填充 + 下邊填充

  輸出寬度 = 輸入寬度 + 左邊填充 + 右邊填充

範例

>>> m = nn.ZeroPad2d(2)
>>> input = torch.randn(1, 1, 3, 3)
>>> input
tensor([[[[-0.1678, -0.4418,  1.9466],
          [ 0.9604, -0.4219, -0.5241],
          [-0.9162, -0.5436, -0.6446]]]])
>>> m(input)
tensor([[[[ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
          [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
          [ 0.0000,  0.0000, -0.1678, -0.4418,  1.9466,  0.0000,  0.0000],
          [ 0.0000,  0.0000,  0.9604, -0.4219, -0.5241,  0.0000,  0.0000],
          [ 0.0000,  0.0000, -0.9162, -0.5436, -0.6446,  0.0000,  0.0000],
          [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
          [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000]]]])
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.ZeroPad2d((1, 1, 2, 0))
>>> m(input)
tensor([[[[ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
          [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
          [ 0.0000, -0.1678, -0.4418,  1.9466,  0.0000],
          [ 0.0000,  0.9604, -0.4219, -0.5241,  0.0000],
          [ 0.0000, -0.9162, -0.5436, -0.6446,  0.0000]]]])