nn.ReflectionPad2d()

本文详细介绍了PyTorch中ReflectionPad2d层的工作原理及其使用方法。通过具体实例展示了不同参数设置下输出尺寸的变化规律,并解释了填充操作对于输入数据尺寸的影响。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

先举个例子:

input = torch.randn(64, 3, 220, 220) # input size

# 4-tuple
pad = nn.ReflectionPad2d((3, 3, 5, 5)) # laft, right, top, bottom
output = pad(input) # size(64, 3, 230, 226)

# int
pad = nn.ReflectionPad2d(3)
output = pad(input) # size(64, 3, 226, 226)

ReflectionPad2d 是paddingLayer,padding的方式多种,可以是指定一个值,也可以是不规则方式,即给出一个四元组,

输出大小的计算方式如下:

Ho = Hi + paddingTop + paddingBottom, Wo = Wi + paddingLeft + paddingRight 

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