填充¶
- class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode='constant')[source]¶
用给定的“pad”值在图像的所有边进行填充。 如果图像是torch Tensor，则期望其具有[…, H, W]形状，其中…表示对于反射和对称模式最多有2个前导维度， 对于边缘模式最多有3个前导维度， 对于常数模式可以有任意数量的前导维度。
- Parameters:
padding (int 或 sequence) –
每个边框的填充。如果提供单个整数，则用于填充所有边框。如果提供长度为2的序列，则分别为左/右和上/下的填充。如果提供长度为4的序列，则分别为左、上、右和下边框的填充。
注意
在torchscript模式下，不支持将填充作为单个整数，请使用长度为1的序列：
[padding, ]。fill (number 或 tuple) – 用于常量填充的像素填充值。默认值为0。如果是一个长度为3的元组，则分别用于填充R、G、B通道。 此值仅在padding_mode为constant时使用。 对于torch Tensor，仅支持数字。 对于PIL Image，仅支持int或元组值。
padding_mode (str) –
填充类型。应为：constant、edge、reflect 或 symmetric。 默认是 constant。
constant: 用常数值填充，此值由 fill 指定
edge: 用图像边缘的最后一个值填充。 如果输入是 5D torch Tensor，则最后 3 个维度将被填充，而不是最后 2 个
reflect: 用图像的反射填充，不重复边缘的最后一个值。 例如，在 reflect 模式下，用 2 个元素在两边填充 [1, 2, 3, 4] 将得到 [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2]
symmetric: 用图像的反射填充，重复边缘的最后一个值。 例如，在 symmetric 模式下，用 2 个元素在两边填充 [1, 2, 3, 4] 将得到 [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3]
使用
Pad的示例：
