深度学习-np.pad 填充详解

大家伙在学习深度学习的卷积网络里有一个填充的问题是难免遇到的 所以np给了pad（）这个函数来实现填充 但是多维度（大多数情况下是三维的）的pad函数却很难理解 博主就稍微写一点自己的理解 试图帮助大家理解 不喜勿喷 谢谢！

对一维数组的填充

import numpy as np
arr1D = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 4])
'''不同的填充方法'''
print 'constant:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'constant'))
print 'edge:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'edge'))
print 'linear_ramp:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'linear_ramp'))
print 'maximum:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'maximum'))
print 'mean:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'mean'))
print 'median:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'median'))
print 'minimum:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'minimum'))
print 'reflect:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'reflect'))
print 'symmetric:  ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'symmetr