Python Pyrotch一维圆形填充

对于卷积，我想在一维中应用循环填充，在所有其他维中应用零填充。我该怎么做

对于卷积，有28个通道，因此数据在球形容器中描述。有20个箱子用于半径乘以20个箱子用于极坐标乘以20个箱子用于倾斜。 圆形衬垫只能用于倾斜

小例子

#示例：
x=火炬张量（[[1,2,3]，
[4,5,6],
[7,8,9]])
y=球体_垫（x，垫=（0，1））
#y现在是张量（[[3,1,2,3,1]，
#                  [6, 4, 5, 6, 4],
#                  [9, 7, 8, 9, 7]])

我已经试着申请了

def sphere_pad(x, pad=(1,1)):
    return x.repeat(*x.shape)[
        (x.shape[0]-pad[0]):(2*x.shape[0]+pad[0]), 
        (x.shape[1]-pad[1]):(2*x.shape[1]+pad[1])]

然后使用正常的零填充（最后一个维度没有填充）应用卷积。 这适用于一个小示例，但此方法超出了实际问题大小的GPU内存。

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还有其他方法吗？

使用numpy，您可以执行

环绕

填充，以便阵列沿着第二个轴环绕：

np.pad(x, ((0,0),(1,1)), mode='wrap')
array([[3, 1, 2, 3, 1],
       [6, 4, 5, 6, 4],
       [9, 7, 8, 9, 7]])

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此功能是由添加的。然而，出于某些（奇怪的）原因，圆形填充仅由3D、4D和5D张量支持。如果已经有二维张量，则需要先将其转换为三维，然后再直接在pytorch中执行：

>>> a = torch.randint(0, 9, (1, 3, 3))
>>> a
tensor([[[4, 2, 5],
         [2, 2, 8],
         [3, 2, 8]]])
>>> F.pad(a, (1, 1), mode='circular')
tensor([[[5, 4, 2, 5, 4],
         [8, 2, 2, 8, 2],
         [8, 3, 2, 8, 3]]])

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谢谢，这在第一层非常有效，但我想知道这是否也可以用于其他层的自动签名？