Pytorch 四種邊界填充方式(Padding)

1. 選用卷積以前填充（強烈建議）

　　 小生很是推薦你們再也不使用卷積所帶的填充方式，雖然那種方式簡單，但缺陷太多。① 不能根據本身的須要來決定上與下填充不等的邊界，左右填充不等的邊界；② 邊界填充零容易出現僞影的狀況，對實驗效果影響比較大。將卷積中的Padding方式換爲卷積前Padding效果會更佳，如下列了四種填充方式（零填充，常數填充，鏡像填充，複製填充）。

　　小生就不贅言了，客官請下觀~~

2. 邊界填充之零填充

　　零填充是常數填充的特例，這種填充方式和卷積中的填充的相似，都是填充零元素，不過這個比卷積填充更靈活，咱們能夠根據本身的須要再上下左右分別填充相應的0元素。

2.1 Code

 1 import torch
 2 import torch.nn as nn
 3 
 4 
 5 # ==================  零填充  ==================
 6 def conv_ZeroPad2d():
 7     # 定義一個四維數據：(batchSize, channel, height, width)
 8     data = torch.tensor([[[[1, 2, 3],
 9                            [4, 5, 6],
10                            [7, 8, 9]]]]).float()
11     print("data_shape: ", data.shape)
12     print("data: ", data)
13     # 零填充，在邊界填充n個0,分別爲：左、右、上、下
14     ZeroPad = nn.ZeroPad2d(padding=(1, 2, 1, 2))
15     data1 = ZeroPad(data)
16     print("data1_shape: ", data1.shape)
17     print("data1: ", data1)
18 
19 
20 if __name__ == '__main__':
21     conv_ZeroPad2d()

2.2 結果顯示

　　  能夠看到，分別在左邊填充1列0元素，右邊填充2列0元素，上邊填充1列0元素，下邊填充2列0元素。

          

 3. 邊界填充之常數填充

　　常數填充方式， 能夠根據本身的須要在上下左右分別填充指定的元素。

3.1 Code

 1 import torch
 2 
 3 
 4 # ================== 常量填充 ==================
 5 def conv_ConstantPad2d():
 6     # 定義一個四維數據：(batchSize, channel, height, width)
 7     data = torch.tensor([[[[1, 2, 3],
 8                            [4, 5, 6],
 9                            [7, 8, 9]]]]).float()
10     print("data_shape: ", data.shape)
11     print("data: ", data)
12     # 用給定的紙填充，0填充是常亮填充的特列，分別爲：左、右、上、下
13     ConstantPad = nn.ConstantPad2d(padding=(1, 2, 1, 2), value=10)
14     data1 = ConstantPad(data)
15     print("data1_shape: ", data1.shape)
16     print("data1: ", data1)
17 
18 
19 if __name__ == '__main__':
20     conv_ConstantPad2d()

 

3.2 結果顯示

　　能夠看到，分別在左邊填充1列10元素，右邊填充2列10元素，上邊填充1列10元素，下邊填充2列10元素。

       

4. 邊界填充之鏡像填充

   鏡像填充方式是根據對稱性來填充的。

4.1 Code

 1 import torch 
 2 
 3 
 4 # ================== 鏡像填充 ==================
 5 def conv_ReflectionPad2d():
 6     # 定義一個四維數據：(batchSize, channel, height, width)
 7     data = torch.tensor([[[[1, 2, 3],
 8                            [4, 5, 6],
 9                            [7, 8, 9]]]]).float()
10     print("data_shape: ", data.shape)
11     print("data: ", data)
12     # 複製邊界n次，分別爲：左、右、上、下
13     ReflectionPad = nn.ReflectionPad2d(padding=(1, 2, 1, 2))
14     data1 = ReflectionPad(data)
15     print("data1_shape: ", data1.shape)
16     print("data1: ", data1)
17 
18 
19 if __name__ == '__main__':
20     conv_ReflectionPad2d()

4.2 結果顯示

 

5. 邊界填充之複製填充

　　複製填充方式，小生很是推薦。複製填充是複製最外邊界的元素來填充，這樣填充的元素與邊界元素相近，對實驗結果的影響會降到最小。

5.1 Code

 1 import torch
 2 
 3 
 4 # ================== 重複填充 ==================
 5 def conv_ReplicationPad2d():
 6     # 定義一個四維數據：(batchSize, channel, height, width)
 7     data = torch.tensor([[[[1, 2, 3],
 8                            [4, 5, 6],
 9                            [7, 8, 9]]]]).float()
10     print("data_shape: ", data.shape)
11     print("data: ", data)
12     # 用對稱位置的像素來填充,分別爲：左、右、上、下
13     ReplicationPad = nn.ReplicationPad2d(padding=(1, 2, 1, 2))
14     data1 = ReplicationPad(data)
15     print("data1_shape: ", data1.shape)
16     print("data1: ", data1)
17 
18 
19 if __name__ == '__main__':
20     conv_ReplicationPad2d()

5.2 結果顯示

　　 能夠看到，填充的元素與最外邊界的元素相同。

  

 6. 總結

　　努力去愛周圍的每個人，付出，不必定有收穫，可是不付出就必定沒有收穫！ 給街頭賣藝的人零錢，不和深夜還在擺攤的小販討價還價。願個人博客對你有所幫助(*^▽^*)(*^▽^*)！

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