CircularPad2d

class torch.nn.CircularPad2d(padding)

使用输入边界的循环填充来填充输入张量。

维度开始处的张量值用于填充末尾，而末尾的值用于填充开始处。如果应用了负填充，则张量的末端会被移除。

对于N维填充，使用torch.nn.functional.pad()。

Parameters

padding (int, tuple) – 填充的大小。如果是int，则在所有边界使用相同的填充。如果是4-tuple，则使用 ($\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$, $\text{padding\_top}$, $\text{padding\_bottom}$)

Shape:

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

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

  $H_{out} = H_{in} + \text{上填充} + \text{下填充}$

  $W_{out} = W_{in} + \text{左填充} + \text{右填充}$

示例：

>>> m = nn.CircularPad2d(2)
>>> input = torch.arange(9, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 3, 3)
>>> input
tensor([[[[0., 1., 2.],
          [3., 4., 5.],
          [6., 7., 8.]]]])
>>> m(input)
tensor([[[[4., 5., 3., 4., 5., 3., 4.],
          [7., 8., 6., 7., 8., 6., 7.],
          [1., 2., 0., 1., 2., 0., 1.],
          [4., 5., 3., 4., 5., 3., 4.],
          [7., 8., 6., 7., 8., 6., 7.],
          [1., 2., 0., 1., 2., 0., 1.],
          [4., 5., 3., 4., 5., 3., 4.]]]])
>>> # 对不同边使用不同的填充
>>> m = nn.CircularPad2d((1, 1, 2, 0))
>>> m(input)
tensor([[[[5., 3., 4., 5., 3.],
          [8., 6., 7., 8., 6.],
          [2., 0., 1., 2., 0.],
          [5., 3., 4., 5., 3.],
          [8., 6., 7., 8., 6.]]]])