Đệm một tensor.
Thao tác này đệm `input` theo `paddings` và `constant_values` mà bạn chỉ định. `paddings` là một tensor nguyên có hình dạng `[Dn, 2]`, trong đó n là thứ hạng của `input`. Đối với mỗi thứ nguyên D của `input`, `paddings[D, 0]` cho biết có bao nhiêu giá trị đệm cần thêm trước nội dung của `input` trong thứ nguyên đó và `paddings[D, 1]` cho biết có bao nhiêu giá trị đệm cần thêm thêm vào sau nội dung của `input` trong thứ nguyên đó. `constant_values` là một tensor vô hướng cùng loại với `input` cho biết giá trị được sử dụng để đệm `input`.
Kích thước đệm của mỗi chiều D của đầu ra là:
`phần đệm(D, 0) + input.dim_size(D) + phần đệm(D, 1)`
Ví dụ:
# '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]]
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TType > Pad <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static Pad <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng <? mở rộng TNumber > phần đệm, Toán hạng <T> hằng số)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác Pad mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|
Trả lại
- một phiên bản mới của Pad