ZeroPad1d

class torch.nn.ZeroPad1d(padding)

用零填充輸入張量的邊界。

對於 N 維填充，請使用 torch.nn.functional.pad()。

引數

padding (int, tuple) – 填充的大小。如果是 int，則在兩個邊界使用相同的填充。如果是 2-tuple，則使用 ($\text{padding\_left}$, $\text{padding\_right}$)

形狀

• 輸入: $(C, W_{in})$ 或 $(N, C, W_{in})$。

• 輸出: $(C, W_{out})$ 或 $(N, C, W_{out})$，其中

  $W_{out} = W_{in} + \text{padding\_left} + \text{padding\_right}$

示例

>>> m = nn.ZeroPad1d(2)
>>> input = torch.randn(1, 2, 4)
>>> input
tensor([[[-1.0491, -0.7152, -0.0749,  0.8530],
         [-1.3287,  1.8966,  0.1466, -0.2771]]])
>>> m(input)
tensor([[[ 0.0000,  0.0000, -1.0491, -0.7152, -0.0749,  0.8530,  0.0000,
           0.0000],
         [ 0.0000,  0.0000, -1.3287,  1.8966,  0.1466, -0.2771,  0.0000,
           0.0000]]])
>>> m = nn.ZeroPad1d(2)
>>> input = torch.randn(1, 2, 3)
>>> input
tensor([[[ 1.6616,  1.4523, -1.1255],
         [-3.6372,  0.1182, -1.8652]]])
>>> m(input)
tensor([[[ 0.0000,  0.0000,  1.6616,  1.4523, -1.1255,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.0000,  0.0000, -3.6372,  0.1182, -1.8652,  0.0000,  0.0000]]])
>>> # using different paddings for different sides
>>> m = nn.ZeroPad1d((3, 1))
>>> m(input)
tensor([[[ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  1.6616,  1.4523, -1.1255,  0.0000],
         [ 0.0000,  0.0000,  0.0000, -3.6372,  0.1182, -1.8652,  0.0000]]])