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样本数据的长度，通常的做法是， 在需要补充长度的数据开始或结束处填充足够数量的特定数值，这些特定数值一般代表了 无效意义，例如数字 0，使得填充后的长度满足模型要求。这种操作就叫作填充操作 (Padding)。 考虑两个句子张量，每个单词使用数字编码方式表示，如 1 代表单词 I，2 代表单词 like 等。第一个句子为： “I like the weather today.” 假设句子数字编码为：[1 6]的张量。 填充操作可以通过 F.pad(x, pad)函数实现(F 代表 torch.nn.functional 模块，下文同)，参 数 pad 是包含了多个[Left Padding, Right Padding]的嵌套方案 List，并且从最后一个维度开 始制定，如[0,0,2,1,1,2]表示倒数第一个维度首部填充 0 个单元、尾部填充 0 个单元，倒数 第二个维度首部填充两个单元、 maxlen=max_review_len,truncating='post',padding='post') x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_review_len,truncating='post',padding='post') print(x_train.shape, x_test

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卷积神经网络也越来越受欢迎。通过对卷积神经网络 一些巧妙的调整，也使它们在图结构数据和推荐系统中发挥作用。 在本章的开始，我们将介绍构成所有卷积网络主干的基本元素。这包括卷积层本身、填充（padding）和步幅 （stride）的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层（pooling）、在每一层中多通道（channel）的使用， 以及有关现代卷积网络架构的仔细讨论。在本章的最后，我们将介 kw，那么输出形 状将是(nh − kh + 1) × (nw − kw + 1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。 还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）。假设以下情景：有 时，在应用了连续的卷积之后，我们最终得到的输出远小于输入大小。这是由于卷积核的宽度和高度通常大 于1所导致的。比如，一个240 × 240像素的图像，经过10层5 如上所述，在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。由于我们通常使用小卷积核，因此对于任何单个卷 积，我们可能只会丢失几个像素。但随着我们应用许多连续卷积层，累积丢失的像素数就多了。解决这个问 题的简单方法即为填充（padding）：在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0）。例如，在 图6.3.1中， 我们将3 × 3输入填充到5 × 5，那么它的输出就增加为4 × 4。阴影部分是第一个输出元素以及用于输出计算 的输入和核张量元素：0