Pytorch中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法
padding操作是给图像外围加像素点。
为了实际说明操作过程，这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。
这张图片是大小是(256,256)，使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如下：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
import torch.nn,functional as Fimport torchfrom PIL import Imageim=Image.open("heibai.jpg",'r')X=torch.Tensor(np.asarray(im))print("shape:",X.shape)dim=(10,10,10,10)X=F.pad(X,dim,"constant",value=0)padX=X.data.numpy()padim=Image.fromarray(padX)padim=padim.convert("RGB")#这里必须转为RGB不然会padim.save("padded.jpg","jpeg")padim.show()print("shape:",padX.shape) |
输出：
|
1
2
|
shape: torch.Size([256, 256])shape: (276, 276) |
可以看出给原图四个方向给加上10维度的0，维度变为256+10+10得到的图像如下：
再举几个简单例子：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
x=np.asarray([[[1,2],[1,2]]])X=torch.Tensor(x)print(X.shape)pad_dims = ( 2, 2, 2, 2, 1, 1, )X=F.pad(X,pad_dims,"constant")print(X.shape)print(X) |
输出：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
torch.Size([1, 2, 2])torch.Size([3, 6, 6])tensor([[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]) |
可以知若pad_dims为(2,2,2,2,1,1)则原维度变化是2+2+2=6,1+1+1=3.也就是第一个(2,2) pad的是最后一个维度，第二个(2,2) pad是倒数第二个维度，第三个(1,1) pad是第一个维度。
再举一个四维度的，但是只pad三个维度：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
x=np.asarray([[[[1,2],[1,2]]]])X=torch.Tensor(x)#(1,2,2)print(X.shape)pad_dims = ( 2, 2, 2, 2, 1, 1, )X=F.pad(X,pad_dims,"constant")#(1,1,12,12)print(X.shape)print(X) |
输出：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
torch.Size([1, 1, 2, 2])torch.Size([1, 3, 6, 6])tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]]) |
再举一个四维度的，pad四个维度：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
x=np.asarray([[[[1,2],[1,2]]]])X=torch.Tensor(x)#(1,2,2)print(X.shape)pad_dims = ( 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2 )X=F.pad(X,pad_dims,"constant")#(1,1,12,12)print(X.shape)print(X) |
输出：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
|
torch.Size([1, 1, 2, 2])torch.Size([5, 3, 6, 6])tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]], |
Pytorch中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法的更多相关文章
- pytorch中文文档-torch.nn.init常用函数-待添加
参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html torch.nn.init.constant_(tensor, val) 使用参数val的值填满输入tensor ...
- ARTS-S pytorch中backward函数的gradient参数作用
导数偏导数的数学定义 参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源 ...
- pytorch中文文档-torch.nn常用函数-待添加-明天继续
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kerne ...
- ARTS-S pytorch中Conv2d函数padding和stride含义
padding是输入数据最边缘补0的个数,默认是0,即不补0. stride是进行一次卷积后,特征图滑动几格,默认是1,即滑动一格.
- 交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数
分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交 ...
- PyTorch 中，nn 与 nn.functional 有什么区别？
作者:infiniteft链接:https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权, ...
- pytorch 中的重要模块化接口nn.Module
torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 对于自己 ...
- 『PyTorch』第十二弹_nn.Module和nn.functional
大部分nn中的层class都有nn.function对应,其区别是: nn.Module实现的layer是由class Layer(nn.Module)定义的特殊类,会自动提取可学习参数nn.Para ...
- PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx
PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在写 PyTorch 代码时,我们会发现一些功能重复的操作,比如卷积.激活.池化等操作.这些操作分别可 ...
随机推荐
- 数论同余学习笔记 Part 2
逆元 准确地说,这里讲的是模意义下的乘法逆元. 定义:如果有同余方程 \(ax\equiv 1\pmod p\),则 \(x\) 称为 \(a\bmod p\) 的逆元,记作 \(a^{-1}\). ...
- Spring Cloud 源码分析之OpenFeign
OpenFeign是一个远程客户端请求代理,它的基本作用是让开发者能够以面向接口的方式来实现远程调用,从而屏蔽底层通信的复杂性,它的具体原理如下图所示. 在今天的内容中,我们需要详细分析OpenFei ...
- C++实现对Json数据的友好处理
背景 C/C++客户端需要接收和发送JSON格式的数据到后端以实现通讯和数据交互.C++没有现成的处理JSON格式数据的接口,直接引用第三方库还是避免不了拆解拼接.考虑到此项目将会有大量JSON数据需 ...
- 范数||x||（norm）笔记
1. 范数的含义和定义 范数是具有"长度"概念的函数.在线性代数.泛函分析及相关领域,是一个函数,它为向量空间内的所有向量赋予非零的正的长度或大小.另一方面,半范数可以为非零的向量 ...
- Pollard's rho algorithm和涉及到的两个循环检测算法
0. 简单介绍 Pollard的\(\rho\)算法是John Pollard在1975年发明的,用于分解质因数[1].假定被分解的数为N,N的最小的质因数为\(p(p\ne N)\),那么该算法可以 ...
- logback1.3.x配置详解与实践
前提 当前(2022-02前后)日志框架logback的最新版本1.3.0已经更新到1.3.0-alpha14版本,此版本为非stable版本,相对于最新稳定版1.2.10来说,虽然slf4j-api ...
- 实现反向代理客户端IP透传
默认情况下,使用反向代理时,后端服务器只能看到访问是从反向代理服务器的IP,无法真正识别到客户端IP.通过配置IP透传实现后端服务器识别到客户端真实IP. 一.Apache后端服务器部署 1.1 安装 ...
- Linux vi 命令 – 文本编辑器
vi命令是linux系统字符界面下的最常用的文本编辑器. vi编辑器是所有linux的标准编辑器,用于编辑任何ASCⅡ文本,对于编辑源程序尤其有用.iv编辑器功能非常强大,可以对文本进行创建,查找,替 ...
- Solution -「BZOJ 4316」小C的独立集
\(\mathcal{Description}\) Link. 求包含 \(n\) 个结点 \(m\) 条边的仙人掌的最大独立集. \(n\le5\times10^4\),\(m\le6\ ...
- 操作系统实验一：进程管理（含成功运行C语言源代码）
目录 操作系统实验一:进程管理 1.实验目的 2.实验内容 3.实验准备 3.1.1进程的含义 3.1.2进程的状态 3.1.3进程状态之间的转换 3.2 进程控制块PCB 3.2.1进程控制块的作用 ...