pad¶
- class tensordict.pad(tensordict: T, pad_size: Sequence[int], value: float = 0.0)¶
使用常量值对 tensordict 中的所有张量沿批次维度进行填充,并返回一个新的 tensordict。
- 参数:
tensordict (TensorDict) – 要填充的 tensordict
pad_size (Sequence[int]) – 要用于填充 tensordict 的某些批次维度的填充大小,从第一个维度开始向前移动。将填充批次大小的 [len(pad_size) / 2] 个维度。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,为(左填充,右填充,上填充,下填充)依此类推。pad_size 必须是偶数且小于或等于批次维度数量的两倍。
value (float, 可选) – 用于填充的值,默认为 0.0
- 返回:
沿批次维度填充后的新 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])