1、零填充ZeroPad2d

2、常数填充ConstantPad2d

3、镜像填充ReflectionPad2d

4、重复填充ReplicationPad2d

卷积操作作为卷积神经网络的核心模块，在其计算过程中必须考虑图像“边缘像素”的卷积方式。我们可以采用“卷积之前进行边界填充”或“卷积之后进行边界填充两种方式”，同时边界填充的具体手段包含常量填充、零填充、镜像填充以及重复填充等。

在具体分析各种Padding之前，先创建一个2dTensor用于测试后面的填充操作：

import torch
x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(x)

1、零填充ZeroPad2d

我们最常用的是nn.ZeroPad2d，也就是对Tensor使用0进行边界填充，我们可以指定tensor的四个方向上的填充数，比如左边添加1dim、右边添加2dim、上边添加3dim、下边添加4dim，即指定paddin参数为（1，2，3，4），如下：

pad = nn.ZeroPad2d(padding=(1, 2, 3, 4))
y = pad(x)

得到的y是x在四个方向上按照（1，2，3，4）进行的补零操作，如下图：

2、常数填充ConstantPad2d

零填充是常数填充的一个特例，常数填充nn.ConstantPad2d()需要我们指定填充所用的常数值value核填充数padding，这里选择四个方向上均填充为1dim，即padding为（1，1，1，1），代码如下：

pad = nn.ConstantPad2d(padding=(1, 1, 1, 1), value=666)
y = pad(x)

得到的y在四周分别用666进行填充：

3、镜像填充ReflectionPad2d

镜像填充的方式相比于前面使用固定数值进行填充，有可能获得更好的卷积结果。镜像填充封装在nn.ReflectionPad2d中，其填充方式为新的dim值使用反方向的最下边元素的值，代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
x = torch.Tensor([[[[1, 2], [3, 4]]]])
pad = nn.ReflectionPad2d(padding=(1, 1, 1, 1))
y = pad(x)
print(y)

从下图结果可以看出第一行第一列的4是原来右下角的4，第一行第二列的3原来左下角的3：

4、重复填充ReplicationPad2d

重复填充即重复图像的边缘像素值，将新的边界像素值用边缘像素值扩展，封装于nn.ReplicationPad2d()中，同样可以指定4个方向的填充数量：

pad = nn.ReplicationPad2d(padding=(1, 1, 1, 1))
y = pad(x)

从下图得到的结果可以看出，填充后边界像素值是原来的1、2、3、4的复制：

总结：

对于pytorch是在卷积之前还是卷积之后进行padding这个问题，应该是卷积之前进行的填充；上文中dim并不是维度的意思，自己没有找到合适的词描述添加的“行或列”，就用了dim一词；填充方式的选择对于图像较小的情况下比较重要，对于尺寸较大的图像来说如何填充影响可能并不大。

pytorch必须掌握的4种边界Padding方法 - 知乎

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pytorch的4种边界Padding方法--ZeroPad2d、ConstantPad2d、ReflectionPad2d、ReplicationPad2d

1、零填充ZeroPad2d

2、常数填充ConstantPad2d

3、镜像填充ReflectionPad2d

4、重复填充ReplicationPad2d

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