pytorch对tensor进行填充

PyTorch之图像和Tensor填充的实例

在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充，如常量值填充，镜像填充和复制填充等。在图像预处理阶段设置图像边界填充的方式如下：

import vision.torchvision.transforms as transforms

img_to_pad = transforms.Compose([
transforms.Pad(padding=2, padding_mode=‘symmetric’),
transforms.ToTensor(),
])

对Tensor进行填充的方式如下：

import torch.nn.functional as F

feature = feature.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
avg_feature = F.pad(feature, pad = [1, 1, 1, 1], mode=‘replicate’)

这里需要注意一点的是，transforms.Pad只能对PIL图像格式进行填充，而F.pad可以对Tensor进行填充，目前F.pad不支持对2D Tensor进行填充，可以通过unsqueeze扩展为4D Tensor进行填充。