Bantalan tensor.
Operasi ini memasukkan `input` sesuai dengan `paddings` dan `constant_values` yang Anda tentukan. `paddings` adalah tensor bilangan bulat dengan bentuk `[Dn, 2]`, di mana n adalah pangkat `input`. Untuk setiap dimensi D dari `input`, `paddings[D, 0]` menunjukkan berapa banyak nilai padding yang akan ditambahkan sebelum konten `input` dalam dimensi tersebut, dan `paddings[D, 1]` menunjukkan berapa banyak nilai padding yang akan ditambahkan. tambahkan setelah konten `input` dalam dimensi itu. `constant_values` adalah tensor skalar dari jenis yang sama dengan `input` yang menunjukkan nilai yang akan digunakan untuk mengisi `input`.
Ukuran empuk setiap dimensi D dari output adalah:
`paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)`
Misalnya:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'constant_values' is 0
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
Metode Publik
Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor. |
statis <T, U memperpanjang Angka> Pad <T> | buat ( Cakupan lingkup, input Operand <T>, padding Operand <U>, Operand <T> constantValues) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Pad baru. |
Keluaran <T> | keluaran () |
Metode yang Diwarisi
Metode Publik
Output publik <T> sebagai Output ()
Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor.
Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static Pad <T> buat ( Scope scope, Operand <T> input, Operand <U> paddings, Operand <T> constantValues)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Pad baru.
Parameter
cakupan | lingkup saat ini |
---|
Kembali
- contoh baru dari Pad