pad

class tensordict.pad(tensordict: T, pad_size: Sequence[int], value: float = 0.0)

使用常量值填充 tensordict 中的所有张量（沿批处理维度），并返回一个新的 tensordict。

参数:

• tensordict (TensorDict) – 需要填充的 tensordict

• pad_size (Sequence[int]) – 用于填充 tensordict 的某些批处理维度的填充大小，从第一个维度开始向前移动。[pad_size 的长度 / 2] 个批处理大小维度将被填充。例如，要仅填充第一个维度，pad 的形式为（左填充，右填充）。要填充两个维度，则为（上左填充，上右填充，下左填充，下右填充）等等。pad_size 必须是偶数，并且小于或等于批处理维度的两倍。

• value (float, optional) – 用于填充的值，默认为 0.0

返回:

沿批处理维度填充后的新 TensorDict

示例

>>> from tensordict import TensorDict, pad
>>> import torch
>>> td = TensorDict({'a': torch.ones(3, 4, 1),
...     'b': torch.ones(3, 4, 1, 1)}, batch_size=[3, 4])
>>> dim0_left, dim0_right, dim1_left, dim1_right = [0, 1, 0, 2]
>>> padded_td = pad(td, [dim0_left, dim0_right, dim1_left, dim1_right], value=0.0)
>>> print(padded_td.batch_size)
torch.Size([4, 6])
>>> print(padded_td.get("a").shape)
torch.Size([4, 6, 1])
>>> print(padded_td.get("b").shape)
torch.Size([4, 6, 1, 1])