torch.nn.functional.pad

📕 torch.nn.functional.pad

패딩 기능을 하는 함수

📖 양식

• torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=None)
• 리턴값 : Tensor
• Input : 입력 배열
• pad : 패딩할 개수
  - constant 일때 순서대로 (좌, 우, 위, 아래) 이다.
• mode
  - constant : 기본
  - reflect : 원래값이 대칭이동하여 패딩됨
  - replicate : 제일 끝에가 쭉 복사되어 패딩됨
  - circular : 순서대로 순환하면서 패딩됨
• value : 패딩에 넣을 값

예시로 이해해보자.

# 일단 기본 데이터생성
import torch
import torch.nn.functional as F
temp = torch.randn(3,3)
print(temp)
> tensor([[-0.8379, -0.1674,  0.2919],
          [-0.7246,  0.3931,  0.1963],
          [ 0.6709,  0.2197, -0.6927]])

📖 constant

out = F.pad(temp,(1,1,1,1),'constant',10)
print(out)
> tensor([[10.0000, 10.0000, 10.0000, 10.0000, 10.0000],
          [10.0000, -0.8379, -0.1674,  0.2919, 10.0000],
          [10.0000, -0.7246,  0.3931,  0.1963, 10.0000],
          [10.0000,  0.6709,  0.2197, -0.6927, 10.0000],
          [10.0000, 10.0000, 10.0000, 10.0000, 10.0000]])

📖 reflect

out = F.pad(temp,(2,2),'reflect',0)
print(out)
> tensor([[ 0.2919, -0.1674, -0.8379, -0.1674,  0.2919, -0.1674, -0.8379],
          [ 0.1963,  0.3931, -0.7246,  0.3931,  0.1963,  0.3931, -0.7246],
          [-0.6927,  0.2197,  0.6709,  0.2197, -0.6927,  0.2197,  0.6709]])

📖 replicate

out = F.pad(temp,(2,2),'reflicate',0)
print(out)
> tensor([[-0.8379, -0.8379, -0.8379, -0.1674,  0.2919,  0.2919,  0.2919],
          [-0.7246, -0.7246, -0.7246,  0.3931,  0.1963,  0.1963,  0.1963],
          [ 0.6709,  0.6709,  0.6709,  0.2197, -0.6927, -0.6927, -0.6927]])

📖 circular

out = F.pad(temp,(1,1,1,1),'circular',10)
print(out)
> tensor([[10.0000, 10.0000, 10.0000, 10.0000, 10.0000],
          [10.0000, -0.8379, -0.1674,  0.2919, 10.0000],
          [10.0000, -0.7246,  0.3931,  0.1963, 10.0000],
          [10.0000,  0.6709,  0.2197, -0.6927, 10.0000],
          [10.0000, 10.0000, 10.0000, 10.0000, 10.0000]])

📚 참고

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.pad.html