padding操作是给图像外围加像素点。
为了实际说明操作过程，这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。
这张图片是大小是(256,256)，使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如下：
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import torch.nn,functional as Fimport torchfrom PIL import Imageim=Image.open("heibai.jpg",'r')X=torch.Tensor(np.asarray(im))print("shape:",X.shape)dim=(10,10,10,10)X=F.pad(X,dim,"constant",value=0)padX=X.data.numpy()padim=Image.fromarray(padX)padim=padim.convert("RGB")#这里必须转为RGB不然会padim.save("padded.jpg","jpeg")padim.show()print("shape:",padX.shape) |
输出：
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shape: torch.Size([256, 256])shape: (276, 276) |
可以看出给原图四个方向给加上10维度的0，维度变为256+10+10得到的图像如下：
我们在举几个简单例子：
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x=np.asarray([[[1,2],[1,2]]])X=torch.Tensor(x)print(X.shape)pad_dims = ( 2, 2, 2, 2, 1, 1, )X=F.pad(X,pad_dims,"constant")print(X.shape)print(X) |
输出：
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torch.Size([1, 2, 2])torch.Size([3, 6, 6])tensor([[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]) |
可以知若pid_sim为(2,2,2,2,1,1)则原维度变化是2+2+2=6,1+1+1=3.也就是第一个(2,2) pad的是最后一个维度，第二个（2,2）pad是倒数第二个维度，第三个（1,1）pad是第一个维度。
再举一个四维度的，但是只pad三个维度：
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x=np.asarray([[[[1,2],[1,2]]]])X=torch.Tensor(x)#(1,2,2)print(X.shape)pad_dims = ( 2, 2, 2, 2, 1, 1, )X=F.pad(X,pad_dims,"constant")#(1,1,12,12)print(X.shape)print(X) |
输出：
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torch.Size([1, 1, 2, 2])torch.Size([1, 3, 6, 6])tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]]) |
再举一个四维度的，pad四个维度：
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x=np.asarray([[[[1,2],[1,2]]]])X=torch.Tensor(x)#(1,2,2)print(X.shape)pad_dims = ( 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2 )X=F.pad(X,pad_dims,"constant")#(1,1,12,12)print(X.shape)print(X) |
输出：
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torch.Size([1, 1, 2, 2])torch.Size([5, 3, 6, 6])tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]],.........太多了 |
以上这篇pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/88052206
