mindspore.mint.nn.ReflectionPad2d

class mindspore.mint.nn.ReflectionPad2d(padding)[源代码]

使用输入边界的反射，对输入 input 的最后二维进行填充。

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]) - 免费的vpn梯子指定填充的大小。
- 如果为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 \((\text{padding_left}, \text{padding_right}, vpn梯子免费 \text{padding_top}, \text{padding_bottom})\)。

输入：

input (Tensor) - 输入tensor，shape为 \((C, H_{in}, W_{in})\) 或 \((N, C, H_{in}, W_{in})\)。

输出：

Tensor，填充后的tensor，shape为 \((C, H_{out}, W_{out})\) 或 \((N, vpn free C, H_{out}, W_{out})\)，其中

\(H_{out} = H_{in} + \text{padding_top} + \text{padding_bottom}\)
\(W_{out} = W_{in} + \text{padding_left} + \text{padding_right}\)

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> x = mindspore.tensor([[[0, 1, 2], vpn梯子 免费 [3, 4, 5], [6, 7, 8]]], mindspore.float32)
>>> padding = (1, 1, 2, 0)
>>> pad2d = 免费的vpn梯子 mindspore.mint.nn.ReflectionPad2d(padding)
>>> out = pad2d(x)
>>> print(out)
[[[7. 6. 7. 8. 7.]
 vpn永久免费梯子  [4. 3. 4. 5. vpn梯子 免费 4.]
  [1. 0. 1. 2. 1.]
  [4. 3. vpn梯子 4. 5. 4.]
  [7. 6. 7. 8. 7.]]]