比较与torch.nn.functional.pad的功能差异

torch.nn.functional.pad

class torch.nn.functional.pad(
    input
    pad,
    mode='constant',
    value=0.0
)

更多内容详见torch.nn.functional.pad。

mindspore.nn.Pad

class mindspore.nn.Pad(
    paddings,
    mode="CONSTANT"
)(x)

更多内容详见mindspore.nn.Pad。

使用方式

PyTorch：pad参数是一个有m个值的tuple，m/2小于等于输入数据的维度，且m为偶数。支持填充负维度。

MindSpore：paddings参数是一个shape为（n， 2）的tuple，n为输入数据的维度。当前不支持填充负维度，可用ops.Slice切小。

代码示例

# In MindSpore.
import numpy as np
import torch
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor

x = Tensor(np.ones(3, 3).astype(np.float32))
pad_op = nn.Pad(paddings=((0, 0), (1, 1)))
output = pad_op(x)
print(output.shape)
# Out:
# (3, 5)

# In Pytorch.
x = torch.empty(3, 3)
pad = (1, 1)
output = torch.nn.functional.pad(x, pad)
print(output.size())
# Out:
# (3, 5)