pad

class tensordict.pad(tensordict: T, pad_size: Sequence[int], value: float = 0.0)

使用常数值沿批次维度填充 tensordict 中的所有张量，并返回一个新的 tensordict。

参数:

• tensordict (TensorDict) – 要填充的 tensordict

• pad_size (Sequence[int]) – 填充大小，用于填充 tensordict 的某些批次维度，从第一个维度开始向前移动。[len(pad_size) / 2] 个批次大小的维度将被填充。例如，仅填充第一个维度，pad 的形式为 (padding_left, padding_right)。要填充两个维度，形式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom)，依此类推。pad_size 必须是偶数，并且小于或等于批次维度的数量的两倍。

• value (float, optional) – 填充值，默认为 0.0

返回:

沿批次维度填充的新 TensorDict

示例

>>> from tensordict import TensorDict, pad
>>> import torch
>>> td = TensorDict({'a': torch.ones(3, 4, 1),
...     'b': torch.ones(3, 4, 1, 1)}, batch_size=[3, 4])
>>> dim0_left, dim0_right, dim1_left, dim1_right = [0, 1, 0, 2]
>>> padded_td = pad(td, [dim0_left, dim0_right, dim1_left, dim1_right], value=0.0)
>>> print(padded_td.batch_size)
torch.Size([4, 6])
>>> print(padded_td.get("a").shape)
torch.Size([4, 6, 1])
>>> print(padded_td.get("b").shape)
torch.Size([4, 6, 1, 1])