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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: मिररपैड
#include <array_ops.h> प्रतिबिंबित मूल्यों के साथ एक टेंसर को पैड करता है।
सारांश
यह ऑपरेशन आपके द्वारा निर्दिष्ट paddings के अनुसार प्रतिबिंबित मानों के साथ input पैड करता है। paddings एक पूर्णांक टेंसर है जिसका आकार [n, 2] , जहां n input की रैंक है। input के प्रत्येक आयाम D के लिए, paddings[D, 0] इंगित करता है कि उस आयाम में input की सामग्री से पहले कितने मान जोड़ने हैं, और paddings[D, 1] इंगित करता है कि उस आयाम में input की सामग्री के बाद कितने मान जोड़ने हैं। यदि copy_border सत्य है (यदि गलत है, तो क्रमशः) paddings[D, 0] और paddings[D, 1] दोनों input.dim_size(D) (या input.dim_size(D) - 1 ) से अधिक नहीं होने चाहिए।
आउटपुट के प्रत्येक आयाम D का गद्देदार आकार है:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
उदाहरण के लिए:
# 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
# 'paddings' is [[1, 1]], [2, 2]].
# 'mode' is SYMMETRIC.
# rank of 't' is 2.
pad(t, paddings) ==> [[2, 1, 1, 2, 3, 3, 2]
[2, 1, 1, 2, 3, 3, 2]
[5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]
[5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]] तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- इनपुट: इनपुट टेंसर को गद्देदार बनाया जाना है।
- पैडिंग: पैडिंग आकार निर्दिष्ट करने वाला दो-स्तंभ मैट्रिक्स। पंक्तियों की संख्या
input की रैंक के समान होनी चाहिए। - मोड: या तो
REFLECT या SYMMETRIC । प्रतिबिंबित मोड में गद्देदार क्षेत्रों में सीमाएं शामिल नहीं होती हैं, जबकि सममित मोड में गद्देदार क्षेत्रों में सीमाएं शामिल होती हैं। उदाहरण के लिए, यदि input [1, 2, 3] है और paddings [0, 2] है, तो रिफ्लेक्ट मोड में आउटपुट [1, 2, 3, 2, 1] है, और यह [1, 2, 3, 3, 2] है [1, 2, 3, 3, 2] सममित मोड में।
रिटर्न:
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::MirrorPad Class Reference\n\ntensorflow::ops::MirrorPad\n==========================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nPads a tensor with mirrored values.\n\nSummary\n-------\n\nThis operation pads a `input` with mirrored values according to the `paddings` you specify. `paddings` is an integer tensor with shape `[n, 2]`, where n is the rank of `input`. For each dimension D of `input`, `paddings[D, 0]` indicates how many values to add before the contents of `input` in that dimension, and `paddings[D, 1]` indicates how many values to add after the contents of `input` in that dimension. Both `paddings[D, 0]` and `paddings[D, 1]` must be no greater than `input.dim_size(D)` (or `input.dim_size(D) - 1`) if `copy_border` is true (if false, respectively).\n\nThe padded size of each dimension D of the output is:\n\n\n`paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)`\n\nFor example:\n\n\n```text\n# 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]].\n# 'paddings' is [[1, 1]], [2, 2]].\n# 'mode' is SYMMETRIC.\n# rank of 't' is 2.\npad(t, paddings) ==\u003e [[2, 1, 1, 2, 3, 3, 2]\n [2, 1, 1, 2, 3, 3, 2]\n [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]\n [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: The input tensor to be padded.\n- paddings: A two-column matrix specifying the padding sizes. The number of rows must be the same as the rank of `input`.\n- mode: Either `REFLECT` or `SYMMETRIC`. In reflect mode the padded regions do not include the borders, while in symmetric mode the padded regions do include the borders. For example, if `input` is `[1, 2, 3]` and `paddings` is `[0, 2]`, then the output is `[1, 2, 3, 2, 1]` in reflect mode, and it is `[1, 2, 3, 3, 2]` in symmetric mode.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The padded tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [MirrorPad](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mirror_pad_1ade8674bcac38c7b92e49227402b3aeab)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` paddings, StringPiece mode)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mirror_pad_1a20963b11eba097a4a292d10fe912fe9f) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mirror_pad_1acddc2951f705b38786a6c90517025bbd) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mirror_pad_1ac601ae413e0e24707abfe6bd6e000e3e)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mirror_pad_1a27d0164d159236fcb1639d0dd7604c31)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mirror_pad_1a682f1e9bfbad14b9b9529733b71dba26)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### MirrorPad\n\n```gdscript\n MirrorPad(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input paddings,\n StringPiece mode\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
