pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

yipeiwu_com5年前Python基础

padding操作是给图像外围加像素点。

为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。

这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如下:

import torch.nn,functional as F
import torch
from PIL import Image
im=Image.open("heibai.jpg",'r')

X=torch.Tensor(np.asarray(im))
print("shape:",X.shape)
dim=(10,10,10,10)
X=F.pad(X,dim,"constant",value=0)

padX=X.data.numpy()
padim=Image.fromarray(padX)
padim=padim.convert("RGB")#这里必须转为RGB不然会

padim.save("padded.jpg","jpeg")
padim.show()
print("shape:",padX.shape)

输出:

shape: torch.Size([256, 256])
shape: (276, 276)

可以看出给原图四个方向给加上10维度的0,维度变为256+10+10得到的图像如下:

我们在举几个简单例子:

x=np.asarray([[[1,2],[1,2]]])
X=torch.Tensor(x)
print(X.shape)
pad_dims = (
          2, 2,
          2, 2,
          1, 1,

        )
X=F.pad(X,pad_dims,"constant")
print(X.shape)
print(X)

输出:

torch.Size([1, 2, 2])
torch.Size([3, 6, 6])
tensor([[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

    [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.],
     [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

    [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]])

可以知若pid_sim为(2,2,2,2,1,1)则原维度变化是2+2+2=6,1+1+1=3.也就是第一个(2,2) pad的是最后一个维度,第二个(2,2)pad是倒数第二个维度,第三个(1,1)pad是第一个维度。

再举一个四维度的,但是只pad三个维度:

x=np.asarray([[[[1,2],[1,2]]]])
X=torch.Tensor(x)#(1,2,2)
print(X.shape)
pad_dims = (
          2, 2,
          2, 2,
          1, 1,

        )
X=F.pad(X,pad_dims,"constant")#(1,1,12,12)
print(X.shape)
print(X)

输出:

torch.Size([1, 1, 2, 2])
torch.Size([1, 3, 6, 6])
tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

     [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.],
     [ 0., 0., 1., 2., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

     [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]])

再举一个四维度的,pad四个维度:

x=np.asarray([[[[1,2],[1,2]]]])
X=torch.Tensor(x)#(1,2,2)
print(X.shape)
pad_dims = (
          2, 2,
          2, 2,
          1, 1,
          2, 2

        )
X=F.pad(X,pad_dims,"constant")#(1,1,12,12)
print(X.shape)
print(X)

输出:

torch.Size([1, 1, 2, 2])
torch.Size([5, 3, 6, 6])
tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

     [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],

     [[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]],


.........太多了

以上这篇pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Anaconda2下实现Python2.7和Python3.5的共存方法

Anaconda2下实现Python2.7和Python3.5的共存方法

Anaconda 本质上是一个软件发行版,包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 500 M...

python 二分查找和快速排序实例详解

思想简单,细节颇多;本以为很简单的两个小程序,写起来发现bug频出,留此纪念。 #usr/bin/env python def binary_search(lst,t): low...

pytorch模型预测结果与ndarray互转方式

预测结果转为numpy: logits=model(feature) #如果模型是跑在GPU上 result=logits.data.cpu().numpy() / logi...

在Pycharm中修改文件默认打开方式的方法

在Pycharm中修改文件默认打开方式的方法

新下载了一个Pycharm,建了个小demo,期间产生了一个sqlite3文件,由于是第一次打开,就弹出选择打开方式的对话框,手一块直接点了个Text,然后就乱码了: 那我们不小心操作...

Django教程笔记之中间件middleware详解

Django教程笔记之中间件middleware详解

中间件介绍 中间件顾名思义,是介于request与response处理之间的一道处理过程,相对比较轻量级,并且在全局上改变django的输入与输出。因为改变的是全局,所以需要谨慎实用,用...