.. _cn_api_fluid_layers_pad2d: pad2d ------------------------------- .. py:function:: paddle.fluid.layers.pad2d(input, paddings=[0, 0, 0, 0], mode='constant', pad_value=0.0, data_format='NCHW', name=None) 该OP依照 paddings 和 mode 属性对input进行2维 ``pad`` 。 参数: - **input** (Variable) - 类型为float32的4-D Tensor, format为 `[N, C, H, W]` 或 `[N, H, W, C]` 。 - **paddings** (Variable | List[int32]) - 填充大小。如果paddings是一个List,它必须包含四个整数 `[padding_top, padding_bottom, padding_left, padding_right]` 。 如果paddings是Variable, 则是类型为int32 的1-D Tensor,shape是 `[4]` 。默认值为 `[0,0,0,0]` 。 - **mode** (str) - padding的三种模式,分别为 `'constant'` (默认)、 `'reflect'` 、 `'edge'` 。 `'constant'` 为填充常数 `pad_value` , `'reflect'` 为填充以input边界值为轴的映射, `'edge'` 为填充input边界值。具体结果可见以下示例。默认值为 `'constant'` 。 - **pad_value** (float32) - 以 `'constant'` 模式填充区域时填充的值。默认值为0.0。 - **data_format** (str) - 指定input的format,可为 `'NCHW'` 和 `'NHWC'` ,默认值为 `'NCHW'` 。 - **name** (str, 可选) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ,缺省值为None。 返回: 对input进行2维 ``pad`` 的结果,数据类型和input一样的4-D Tensor。 返回类型:Variable **示例**: .. code-block:: text Input = [[[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]]] Case 0: paddings = [0, 1, 2, 3], mode = 'constant' pad_value = 0 Out = [[[[0., 0., 1., 2., 3., 0., 0., 0.], [0., 0., 4., 5., 6., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]] Case 1: paddings = [0, 1, 2, 1], mode = 'reflect' Out = [[[[3., 2., 1., 2., 3., 2.], [6., 5., 4., 5., 6., 5.], [3., 2., 1., 2., 3., 2.]]]] Case 2: paddings = [0, 1, 2, 1], mode = 'edge' Out = [[[[1., 1., 1., 2., 3., 3.], [4., 4., 4., 5., 6., 6.], [4., 4., 4., 5., 6., 6.]]]] **代码示例:** .. code-block:: python import paddle.fluid as fluid data = fluid.data(name='data', shape=[None, 3, 32, 32], dtype='float32') result = fluid.layers.pad2d(input=data, paddings=[0, 1, 2, 3], mode='reflect')