CircularPad3d

class torch.nn.modules.padding.CircularPad3d(padding)

使用輸入邊界的迴圈填充來填充輸入張量。

張量維度開頭的值用於填充結尾，維度結尾的值用於填充開頭。如果應用負填充，則會移除張量的末端。

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

引數

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 6-tuple，則使用（$\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$, $\text{padding\_top}$, $\text{padding\_bottom}$, $\text{padding\_front}$, $\text{padding\_back}$) 請注意，填充大小應小於或等於相應的輸入維度。

形狀

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

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

  $D_{out} = D_{in} + \text{padding\_front} + \text{padding\_back}$

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

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

示例

>>> m = nn.CircularPad3d(3)
>>> input = torch.randn(16, 3, 8, 320, 480)
>>> output = m(input)
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.CircularPad3d((3, 3, 6, 6, 1, 1))
>>> output = m(input)