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mindspore.ops.pad
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.. py:function:: mindspore.ops.pad(input_x, paddings)
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根据参数 `paddings` 对输入进行填充。
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输出Tensor的shape计算公式如下：
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.. math::
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\begin{aligned}
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&\text{ input_x_shape} = (N_{1},N_{2},...,N_{n}) \\
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&\begin{aligned}
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\text{output_shape = }(&N_{1}+paddings[0,0]+paddings[0,1], \\
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& N_{2}+paddings[1,0]+paddings[1,1], \\
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&... , \\
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& N_{n}+paddings[n-1,0]+paddings[n-1,1])
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\end{aligned}
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\end{aligned}
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**参数：**
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- **input_x** (Tensor) - 输入Tensor。
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- **paddings** (tuple) - 填充大小，其shape为(N, 2)，N是输入数据的维度，填充的元素为int类型。对于 `x` 的第 `D` 个维度，paddings[D, 0]表示输入Tensor的第 `D` 维度前面要扩展（如果该值大于0）或裁剪（如果该值小于0）的大小，paddings[D, 1]表示在输入Tensor的第 `D` 个维度后面要扩展（如果该值大于0）或裁剪（如果该值小于0）的大小。
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**返回：**
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填充后的Tensor。
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**异常：**
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- **TypeError** - `paddings` 不是tuple。
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- **TypeError** - `input_x` 不是Tensor。
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- **ValueError** - `paddings` 的shape不是 :math:`(N, 2)` 。
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- **ValueError** - `paddings` 的大小不等于2 * len(input_x)。
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- **ValueError** - 计算出来的输出Tensor的shape里存在0或负数。
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