mindspore.mint.nn.ReplicationPad3d

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class mindspore.mint.nn.ReplicationPad3d(padding)[源代码]

使用输入边界值,对输入 input 的最后三维进行填充。

更多参考详见 mindspore.mint.nn.functional.pad()

警告

这是一个实验性API,后续可能修改或删除。

参数:
  • padding (Union[int, tuple, list]) - 填充的大小。

    • 如果输入为int,则对所有边界进行相同大小的填充。

    • 如果为tuple或list,则顺序为 \((\text{padding_left}, \text{padding_right}, \text{padding_top}, \text{padding_bottom}, \text{padding_front}, \text{padding_back})\)

输入:
  • input (Tensor) - 输入tensor,shape为 \((C, D_{in}, H_{in}, W_{in})\)\((N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in})\)

输出:

Tensor,shape为 \((C, D_{out}, H_{out}, W_{out})\)\((N, C, D_{out}, H_{out}, W_{out})\)。其中:

  • \(D_{out} = D_{in} + \text{padding_front} + \text{padding_back}\)

  • \(H_{out} = H_{in} + \text{padding_top} + \text{padding_bottom}\)

  • \(W_{out} = W_{in} + \text{padding_left} + \text{padding_right}\)

支持平台:

Ascend

样例:

>>> import mindspore
>>> pad3d = mindspore.mint.nn.ReplicationPad3d(1)
>>> input = mindspore.tensor(mindspore.mint.arange(0, 9).reshape(1, 1, 1, 3, 3), mindspore.float32)
>>> out = pad3d(input)
>>> print(out)
[[[[[0. 0. 1. 2. 2.]
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    [3. 3. 4. 5. 5.]
    [6. 6. 7. 8. 8.]
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