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pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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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。

pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

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：

import torch.nn,functional as F
import torch
from PIL import Image
im=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：

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：

pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

我们在举几个简单例子：

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：

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pid_sim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：

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：

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：

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：

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.]]],


.........太多了

以上这篇pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
pytorch,pad,toch,nn.functional
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《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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