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PyTorchテンソルをパディングする方法

コード ¹

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

• input: パディングするテンソル

• pad: パディングの位置

• mode: パディングの方法

• value: パディングの値

説明

• pad

  次元$n$のテンソルを入力とする時、最大で$2n-$組の引数を入力できる。

  $$ ((n-1)_{\text{low}}, (n-1)_{\text{up}}, (n-2)_{\text{low}}, (n-2)_{\text{up}}, \dots, 1_{\text{low}}, 1_{\text{up}}, 0_{\text{low}}, 0_{\text{up}}) $$

  $i_{\text{low}}$は$i$次元の低いインデックス側、つまり$0$番目の値の前にいくつパディングするかを示す。

  $i_{\text{up}}$は$i$次元の高いインデックス側、つまり最後の値の後にいくつパディングするかを示す。

  >>> A = torch.ones(2,3)
  >>> A
  tensor([[1., 1., 1.],
          [1., 1., 1.]])
  
  >>> PA = F.pad(A, (1,2,3,4), "constant", 0)
  tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 1., 1., 1., 0., 0.],
          [0., 1., 1., 1., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
          [0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
  
  >>> PA.shape
  torch.Size([9, 6])
  

• mode

  constantは指定された全ての場所を固定の定数にマッピングする。

  >>> F.pad(A, (2,3), "constant", 3)
  tensor([[3., 3., 1., 1., 1., 3., 3., 3.],
          [3., 3., 1., 1., 1., 3., 3., 3.]])
  

  reflectは各次元の０番目と最後の値を基準にして、対称複製した値をパディングする。何故か3次元以上のテンソルのみ入力として使えるし、パディングサイズは$2(n-2)-$組に固定されている。つまり、０番目と１番目の次元にはパディングされない。

  >>> B = torch.tensor([[[1,2,3,4,5.]],[[6,7,8,9,10]]]
  tensor([[[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.]],
          [[ 6.,  7.,  8.,  9., 10.]]])
  >>> F.pad(B, (2,3), 'reflect')
  tensor([[[ 3.,  2.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  4.,  3.,  2.]],
          [[ 8.,  7.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.,  9.,  8.,  7.]]])
  

  

  replicateは０番目と最後の値をそのまま複製してパディングし、circularは各次元の値が循環するようにパディングされる。