如何使用pytorch在網絡模型內進行3D體積的中心裁切

Question

在keras ， Cropping3D層用於在神經網絡內部對3D卷的張量進行中心Cropping3D 。 但是，我無法在pytorch中找到任何類似的東西，盡管它們具有用於2D圖像的torchvision.transforms.CenterCrop(size) 。

如何在網絡內部進行裁剪？ 否則，我需要在預處理中做這件事，由於特定原因，這是我要做的最后一件事。

我是否需要編寫自定義層，例如沿每個軸切片輸入張量？ 希望對此有所啟發

Answer 1

在PyTorch中，您不一定需要為所有內容編寫圖層，通常您可以在前進過程中直接進行所需的操作。 在對火炬張量進行操作時需要記住的基本規則是：

1. 不要將火炬張量轉換為其他類型進行計算（例如，使用torch.sum而不是轉換為numpy並使用numpy.sum ）。
2. 不要執行就地操作（例如，更改張量的一個元素或使用就地運算符，因此請使用x = x + ...而不是x += ... ）。

也就是說，您可以使用切片，也許看起來像這樣

def forward(self, x):
    ...
    x = self.conv3(x)
    x = x[:, :, 5:20, 5:20]    # crop out part of the feature map
    x = self.relu3(x)
    ...