mindspore.nn.ConstantPad3d

class mindspore.nn.ConstantPad3d(padding, value)[源代码]

将给定的常量填充到多维输入数据的最后三维。

参数:

  • padding (Union[int, tuple]) - 对输入的最后三维进行填充的大小。如果padding的类型为int,则在输入最后三维的前后均填充 padding 大小,如果padding为长度为6的tuple,形如(padding_0, padding_1, padding_2, padding_3, padding_4, padding_5),那么输入 x 对应输出的最后一维的shape为 \(padding\_0 + x.shape[-1] + padding\_1\) ,输入 x 对应输出的倒数第二维的shape为 \(padding\_2 + x.shape[-2] + padding\_3\) ,输入 x 对应输出的倒数第三维的shape为 \(padding\_4 + x.shape[-3] + padding\_5\) ,输出的其余维度与输入保持一致。

  • value (Union[int, float]) - 填充值。

返回:

Tensor,填充后的Tensor。

异常:

  • TypeError - padding 既不是tuple或者int。

  • TypeError - value 既不是int,也不是float。

  • ValueError - tuple类型的 padding 长度大于6或者长度不是2的倍数。

  • ValueError - 填充后输出的维度不是正数。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore.nn import ConstantPad3d
>>> x = np.ones(shape=(1, 2, 3, 4)).astype(np.float32)
>>> x = Tensor(x)
>>> padding = (-1, 1, 0, 1, 1, 0)
>>> value = 0.5
>>> pad3d = ConstantPad3d(padding, value)
>>> out = pad3d(x)
>>> print(out)
[[[[0.5 0.5 0.5 0.5]
   [0.5 0.5 0.5 0.5]
   [0.5 0.5 0.5 0.5]
   [0.5 0.5 0.5 0.5]]
  [[1.  1.  1.  0.5]
   [1.  1.  1.  0.5]
   [1.  1.  1.  0.5]
   [0.5 0.5 0.5 0.5]]
  [[1.  1.  1.  0.5]
   [1.  1.  1.  0.5]
   [1.  1.  1.  0.5]
   [0.5 0.5 0.5 0.5]]]]
>>> print(out.shape)
(1, 3, 4, 4)