数组填充——np.pad()函数

Numpy学习——数组填充np.pad()函数的应用_o_Eagle_o-CSDN博客_np.pad()在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作，具体分析如下：1. np.pad()函数1）语法结构 pad(array, pad_width, mode, **kwargs)https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78713663

import numpy as np

A = np.arange(95,99).reshape(2,2)    #原始输入数组
print(A)

print(np.pad(A, (5, 0), 'constant'))

 输出结果

import numpy as np

A = np.arange(95,97).reshape(1,2)    #原始输入数组
print(A)

print(np.pad(A, (6, 0), 'constant'))