pad2d

paddle.fluid.layers.pad2d(input, paddings=[0, 0, 0, 0], mode='constant', pad_value=0.0, data_format='NCHW', name=None)[源代码]

该OP依照 paddings 和 mode 属性对input进行2维 pad

参数:
  • input (Variable) - 类型为float32的4-D Tensor, format为 [N, C, H, W][N, H, W, C]
  • paddings (Variable | List[int32]) - 填充大小。如果paddings是一个List,它必须包含四个整数 [padding_top, padding_bottom, padding_left, padding_right] 。 如果paddings是Variable, 则是类型为int32 的1-D Tensor,shape是 [4] 。默认值为 [0,0,0,0]
  • mode (str) - padding的三种模式,分别为 'constant' (默认)、 'reflect''edge''constant' 为填充常数 pad_value'reflect' 为填充以input边界值为轴的映射, 'edge' 为填充input边界值。具体结果可见以下示例。默认值为 'constant'
  • pad_value (float32) - 以 'constant' 模式填充区域时填充的值。默认值为0.0。
  • data_format (str) - 指定input的format,可为 'NCHW''NHWC' ,默认值为 'NCHW'
  • name (str, 可选) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法请参见 Name ,缺省值为None。

返回: 对input进行2维 pad 的结果,数据类型和input一样的4-D Tensor。

返回类型:Variable

示例

Input = [[[[1., 2., 3.],
           [4., 5., 6.]]]]

Case 0:
    paddings = [0, 1, 2, 3],
    mode = 'constant'
    pad_value = 0
    Out = [[[[0., 0., 1., 2., 3., 0., 0., 0.],
             [0., 0., 4., 5., 6., 0., 0., 0.],
             [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]]

Case 1:
    paddings = [0, 1, 2, 1],
    mode = 'reflect'
    Out = [[[[3., 2., 1., 2., 3., 2.],
             [6., 5., 4., 5., 6., 5.],
             [3., 2., 1., 2., 3., 2.]]]]

Case 2:
    paddings = [0, 1, 2, 1],
    mode = 'edge'
    Out = [[[[1., 1., 1., 2., 3., 3.],
             [4., 4., 4., 5., 6., 6.],
             [4., 4., 4., 5., 6., 6.]]]]

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
data = fluid.data(name='data', shape=[None, 3, 32, 32], dtype='float32')
result = fluid.layers.pad2d(input=data, paddings=[0, 1, 2, 3], mode='reflect')