In Torch, Modul = nn.Padding (Dim, Pad, nInputDim, Wert, Index), Was macht die nInputDim?

Question

Wie in der Dokumentation angegeben "Wenn nInputDim angegeben wird, werden Eingaben, die größer als dieser Wert sind, als Stapel betrachtet, bei denen das tatsächliche zu füllende Dim die Dimension dim + 1 ist." Mein Verständnis ist die Eingaben Dimension größer als die bereitgestellten nInputDim, die Dimension Dim wird Dim + 1, aber warum ist es?

Answer 1

Übrigens, ich denke, das Dokument, das Sie erwähnten, sollte this link sein.

Angenommen, Sie 3 default Nullen am Ende von 1 (ersten) dim, machen wollen, so dass Sie ein Polstermodul wie unten machen:

require 'nn'; 
dim = 1 
pad = 3 
module = nn.Padding(dim, pad) 
given_tensor = torch.ones(4, 2) 
print(given_tensor) 
res_tensor = module:forward(given_tensor) 
print(res_tensor) 

Wenn Sie diese Zeilen in Fackel-Interpreter ausführen, Sie erhalten ein Ergebnis wie unten, Sie fügen 3 Paddings bei 1 (erste) Dim erfolgreich hinzu, wenn Sie 4x2 Tensor zu 7x2 Tensor transformieren.

1 1 
1 1 
1 1 
1 1 
[torch.DoubleTensor of size 4x2] 

1 1 
1 1 
1 1 
1 1 
0 0 
0 0 
0 0 
[torch.DoubleTensor of size 7x2] 

Was passiert, wenn man nInputDim-1 wie unten angeben?

require 'nn'; 
dim = 1 
pad = 3 
nInputDim = 1 
module = nn.Padding(dim, pad, nInputDim) 
given_tensor = torch.ones(4, 2) 
print(given_tensor) 
res_tensor = module:forward(given_tensor) 
print(res_tensor) 

, wenn Sie sie ausführen, werden Sie wie bekommen führen unter

1 1 
1 1 
1 1 
1 1 
[torch.DoubleTensor of size 4x2] 


1 1 0 0 0 
1 1 0 0 0 
1 1 0 0 0 
1 1 0 0 0 
[torch.DoubleTensor of size 4x5] 

Sie nInputDim wollen 1 sein, aber Ihre Eingabe Dim 2, Es wird erste Dimension nehmen, 4, als Batch Größe und machen 3 Padding zu jedem Artikel in der Charge, es macht 4 Größe von 2 Tensoren zu 4 Größe von 5 Tensoren. Es funktioniert so, als ob Sie 3 Padding auf 2 (dim = dim + 1, second) dim von Tensor 4x2 machen, was das gleiche Ergebnis, 4x5, ergibt.