Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: MirrorPad
#include <array_ops.h> Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh.
Bản tóm tắt
Thao tác này đệm input với các giá trị được phản chiếu theo paddings mà bạn chỉ định. paddings là một tensor số nguyên có hình dạng [n, 2] , trong đó n là thứ hạng của input . Đối với mỗi thứ nguyên D của input , paddings[D, 0] cho biết số lượng giá trị cần thêm trước nội dung input trong thứ nguyên đó và paddings[D, 1] cho biết số lượng giá trị cần thêm sau nội dung input trong thứ nguyên đó. Cả paddings[D, 0] và paddings[D, 1] không được lớn hơn input.dim_size(D) (hoặc input.dim_size(D) - 1 ) nếu copy_border là đúng (nếu sai, tương ứng).
Kích thước đệm của mỗi chiều D của đầu ra là:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Ví dụ:
# '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]] Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng phạm vi
- đầu vào: Tensor đầu vào được đệm.
- phần đệm: Ma trận hai cột chỉ định kích thước phần đệm. Số lượng hàng phải giống với thứ hạng của
input . - chế độ:
REFLECT hoặc SYMMETRIC . Trong chế độ phản chiếu, các vùng được đệm không bao gồm các đường viền, trong khi ở chế độ đối xứng, các vùng được đệm bao gồm các đường viền. Ví dụ: nếu input là [1, 2, 3] và paddings là [0, 2] thì đầu ra là [1, 2, 3, 2, 1] ở chế độ phản chiếu và đó là [1, 2, 3, 3, 2] ở chế độ đối xứng.
Trả về:
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
nút
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
toán tử::tenorflow::Đầu ra
operator::tensorflow::Output() const
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],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```"]]
