PyTorch之F.pad的使用与报错记录(pytorch f)

PyTorch之F.pad的使用与报错记录 F.pad的使用与报错记录

推荐整理分享PyTorch之F.pad的使用与报错记录(pytorch f)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:pytorch pad,pytorch f,pytorch f,pytorch f,pytorch f,pytorch paddle,pytorch f.pad,pytorch paddlepaddle,内容如对您有帮助，希望把文章链接给更多的朋友！

原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/iftd9v

函数原型

函数文档：https://pytorch.org/docs/1.12/generated/torch.nn.functional.pad.html#torch-nn-functional-pad

torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=None) → TensorPadding格式1D-tensor：(p_left, p_right)2D-tensor：(p_left, p_right, p_top, p_bottom)3D-tensor：(p_left, p_right, p_top, p_bottom, p_front, p_back)四种模式

这一函数用于实现对高维tensor的形状补齐操作。PyTorch本身提供了四种padding模式：

constant：使用指定的常数value补齐指定的维度。对于数据012，使用0补齐，结果可以为0001200。reflect：使用tensor自身的值按照“反射”的方式补齐指定的维度。对于数据012，结果可以为2101210。replicate：使用tensor自身边界值补齐指定的维度。对于数据012，结果可以为0001222。circular：使用tensor自身的值按照“循环”的方式补齐指定的维度。对于数据012，结果可以为1201201。

需要注意的是，文档强调了这一点：

Constant padding is implemented for arbitrary dimensions. Replicate and reflection padding are implemented for padding the last 3 dimensions of a 4D or 5D input tensor, the last 2 dimensions of a 3D or 4D input tensor, or the last dimension of a 2D or 3D input tensor.

这四种模式使用输出展示会更便于理解一些，下面是一个例子：

import torchimport torch.nn.functional as Fpad = [2, 2, 2, 2]x = torch.arange(9, dtype=torch.float32).reshape(1, 1, 3, 3)print("x")print(x)print("F.pad(x, pad=pad, mode='constant', value=0)")print(F.pad(x, pad=pad, mode='constant', value=0))print("F.pad(x, pad=pad, mode='replicate')")print(F.pad(x, pad=pad, mode='replicate'))print("F.pad(x, pad=pad, mode='reflect')")print(F.pad(x, pad=pad, mode='reflect'))print("F.pad(x, pad=pad, mode='circular')")print(F.pad(x, pad=pad, mode='circular'))

对应的输出为：

xtensor([[[[0., 1., 2.], [3., 4., 5.], [6., 7., 8.]]]])F.pad(x, pad=pad, mode='constant', value=0)tensor([[[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 1., 2., 0., 0.], [0., 0., 3., 4., 5., 0., 0.], [0., 0., 6., 7., 8., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]])F.pad(x, pad=pad, mode='replicate')tensor([[[[0., 0., 0., 1., 2., 2., 2.], [0., 0., 0., 1., 2., 2., 2.], [0., 0., 0., 1., 2., 2., 2.], [3., 3., 3., 4., 5., 5., 5.], [6., 6., 6., 7., 8., 8., 8.], [6., 6., 6., 7., 8., 8., 8.], [6., 6., 6., 7., 8., 8., 8.]]]])F.pad(x, pad=pad, mode='reflect')tensor([[[[8., 7., 6., 7., 8., 7., 6.], [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.], [2., 1., 0., 1., 2., 1., 0.], [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.], [8., 7., 6., 7., 8., 7., 6.], [5., 4., 3., 4., 5., 4., 3.], [2., 1., 0., 1., 2., 1., 0.]]]])F.pad(x, pad=pad, mode='circular')tensor([[[[4., 5., 3., 4., 5., 3., 4.], [7., 8., 6., 7., 8., 6., 7.], [1., 2., 0., 1., 2., 0., 1.], [4., 5., 3., 4., 5., 3., 4.], [7., 8., 6., 7., 8., 6., 7.], [1., 2., 0., 1., 2., 0., 1.], [4., 5., 3., 4., 5., 3., 4.]]]])可能会遇到的报错

常见的错误主要是因为padding的数量超过了对应模式的要求。

对于constant和replicate对于padding并没有限制。

但是另外两种模式replicate和circular就有要求了。

RuntimeError: Argument #4: Padding size should be less than the corresponding input dimension, but got: padding (3, 3) at dimension 3 of input 4

这发生在reflect模式中，padding的数量必须小于对应维度的大小。

import torchimport torch.nn.functional as Fpad = [3, 3, 3, 3]x = torch.arange(9, dtype=torch.float32).reshape(1, 1, 3, 3)print("F.pad(x, pad=pad, mode='reflect')")print(F.pad(x, pad=pad, mode='reflect'))"""F.pad(x, pad=pad, mode='reflect')Traceback (most recent call last): File "e:/Coding/PythonTools/TorchPadding/main.py", line 20, in <module> print(F.pad(x, pad=pad, mode='reflect')) File "D:\Programming\Python\envs\pt1102\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 4189, in _pad return torch._C._nn.reflection_pad2d(input, pad)RuntimeError: Argument #4: Padding size should be less than the corresponding input dimension, but got: padding (3, 3) at dimension 3 of input 4"""AssertionError: Padding value causes wrapping around more than once.

这发生在circular模式中，padding的数量不得超出原始tensor对应维度的大小。

import torchimport torch.nn.functional as Fpad = [4, 4, 4, 4]x = torch.arange(9, dtype=torch.float32).reshape(1, 1, 3, 3)print("F.pad(x, pad=pad, mode='circular')")print(F.pad(x, pad=pad, mode='circular'))"""F.pad(x, pad=pad, mode='circular')Traceback (most recent call last): File "e:/Coding/PythonTools/TorchPadding/main.py", line 17, in <module> print(F.pad(x, pad=pad, mode='circular')) File "D:\Programming\Python\envs\pt1102\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 4193, in _pad return _pad_circular(input, pad) File "D:\Programming\Python\envs\pt1102\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 4585, in _pad_circular assert padding[-(idx * 2 + 1)] <= size, "Padding value causes wrapping around more than once."AssertionError: Padding value causes wrapping around more than once."""