Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
flux tensoriel : : opérations : : PadV2
#include <array_ops.h> Rembourre un tenseur.
Résumé
Cette opération remplit input en fonction des paddings et constant_values que vous spécifiez. paddings est un tenseur entier de forme [Dn, 2] , où n est le rang de input . Pour chaque dimension D de input , paddings[D, 0] indique le nombre de valeurs de remplissage à ajouter avant le contenu de input dans cette dimension, et paddings[D, 1] indique le nombre de valeurs de remplissage à ajouter après le contenu de input dans cette dimension. dimension. constant_values est un tenseur scalaire du même type que input qui indique la valeur à utiliser pour le remplissage input .
La taille complétée de chaque dimension D de la sortie est :
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Par exemple:
# '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]] Arguments :
Retours :
-
Output : Le tenseur de sortie.
Attributs publics
Fonctions publiques
nœud
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::PadV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::PadV2\n======================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nPads a tensor.\n\nSummary\n-------\n\nThis operation pads `input` according to the `paddings` and `constant_values` you specify. `paddings` is an integer tensor with shape `[Dn, 2]`, where n is the rank of `input`. For each dimension D of `input`, `paddings[D, 0]` indicates how many padding values to add before the contents of `input` in that dimension, and `paddings[D, 1]` indicates how many padding values to add after the contents of `input` in that dimension. `constant_values` is a scalar tensor of the same type as `input` that indicates the value to use for padding `input`.\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```gdscript\n# 't' is [[1, 1], [2, 2]]\n# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]\n# 'constant_values' is 0\n# rank of 't' is 2\npad(t, paddings) ==\u003e [[0, 0, 0, 0, 0, 0]\n [0, 0, 1, 1, 0, 0]\n [0, 0, 2, 2, 0, 0]\n [0, 0, 0, 0, 0, 0]]\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\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [PadV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_v2_1a7bfe2355f5a726124af6e6f1b824b9cb)`(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, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` constant_values)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_v2_1aa6b1cf71582c8eb44a33bac7b2750a55) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_v2_1ad73c63310fcef6d2993c1a43c93aa7a1) | `::`[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_pad_v2_1a4f62d5b59022fec3a068bd2196a98891)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_v2_1a74d06bca0cc72234b6a1578639fca7f5)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_v2_1ad0329a090a7e956fcd77489c7d27edc4)`() 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### PadV2\n\n```gdscript\n PadV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input paddings,\n ::tensorflow::Input constant_values\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```"]]
