pytorch ReplicationPad2d的张量流等效

Question

我正在尝试找出如何在pytorch中执行以下填充的张量流等效项：

nn.ReplicationPad2d((1, 0, 1, 0))

我已经尝试了以下方法，但是这仅在输入张量实际上是2x2时才起作用：

tf.pad(my_tensor, [[1, 0], [1, 0]], "SYMMETRIC")

Answer 1

Tensorflow的等效项是tf.pad(my_tensor,[[0,0],[0,0],[1,0],[1,0]],"SYMMETRIC") 。 （这假定您有兴趣对4D张量进行操作，前两个维是批处理和通道）。

在Tensorflow中，您需要显式给出所有四个维度的填充。 如果您不希望填充批处理和通道尺寸（在卷积网络中通常不需要填充），则需要在张量的两侧显式要求这两个尺寸的零填充。 这就是为什么我在[1,0],[1,0]之前添加[0,0],[0,0] [1,0],[1,0] 。

在Pytorch，的一个实例nn.ReplicationPad2d已经假定为一个填充4D张量，没有填充所述第一两个维度。 这就是为什么您仅通过在两个附加维度中指定填充来初始化实例。