CircularPad3d

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

使用输入边界的循环填充来填充输入张量。

张量维度开头的值用于填充结尾，维度结尾的值用于填充开头。如果应用负填充，则会移除张量的末端。

对于 N 维填充，请使用 torch.nn.functional.pad()。

参数:

padding (整数, 元组) – 填充的大小。如果为 整数，则在所有边界使用相同的填充。如果为 6-元组，则使用 ($\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$, $\text{padding\_top}$, $\text{padding\_bottom}$, $\text{padding\_front}$, $\text{padding\_back}$) 请注意，填充大小应小于或等于相应的输入维度。

形状

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

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