Класс ReplicationPad2d

Класс ReplicationPad2d добавляет границы к двумерному тензору, повторяя значения на краях. Первым параметром передается размер дополнения: либо кортеж из четырех чисел (left, right, top, bottom), либо целое число для одинакового дополнения со всех сторон. В отличие от ZeroPad2d, заполнение нулями не используется, а граничные значения копируются.

Синтаксис

torch.nn.ReplicationPad2d(padding)

Параметры

Модуль принимает следующие параметры:

padding - размер дополнения. Может быть целым числом, тогда дополнение будет одинаковым со всех сторон, или кортежем (left, right, top, bottom), где каждое число - неотрицательное целое.

Пример с одинаковым дополнением

Давайте создадим тензор и дополним его одной строкой и столбцом со всех сторон методом повторения границ:

import torch

t = torch.tensor([
	[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
	[7, 8, 9],
])
pad = torch.nn.ReplicationPad2d(1)
res = pad(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[1, 1, 2, 3, 3],
	[1, 1, 2, 3, 3],
	[4, 4, 5, 6, 6],
	[7, 7, 8, 9, 9],
	[7, 7, 8, 9, 9],
])

Пример с разным дополнением

Теперь дополним тензор с разными размерами по сторонам: слева на 2, справа на 1, сверху на 2, снизу на 1:

import torch

t = torch.tensor([
	[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
	[7, 8, 9],
])
pad = torch.nn.ReplicationPad2d((2, 1, 2, 1))
res = pad(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[1, 1, 1, 2, 3, 3],
	[1, 1, 1, 2, 3, 3],
	[1, 1, 1, 2, 3, 3],
	[4, 4, 4, 5, 6, 6],
	[7, 7, 7, 8, 9, 9],
	[7, 7, 7, 8, 9, 9],
])

Пример с четырехмерным тензором

В нейронных сетях чаще всего используются четырехмерные тензоры формата (batch, channels, height, width). Дополнение применяется только к последним двум измерениям:

import torch

t = torch.tensor([
	[
		[1, 2, 3],
		[4, 5, 6],
	]
])
pad = torch.nn.ReplicationPad2d(1)
res = pad(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[
		[1, 1, 2, 3, 3],
		[1, 1, 2, 3, 3],
		[4, 4, 5, 6, 6],
		[4, 4, 5, 6, 6],
	]
])

Смотрите также

класс ZeroPad2d,
который дополняет тензор нулями
класс ConstantPad2d,
который дополняет тензор заданным значением
класс ReflectionPad2d,
который дополняет тензор отражением значений
класс CircularPad2d,
который дополняет тензор циклическим повторением