tensor akışı:: işlem:: AynaPad
#include <array_ops.h>Bir tensörü yansıtılmış değerlerle doldurur.
Özet
Bu işlem, belirttiğiniz paddings göre bir input yansıtılmış değerlerle doldurur. paddings [n, 2] şeklinde bir tam sayı tensördür; burada n, input sırasıdır. input her D boyutu için, paddings[D, 0] o boyuttaki input içeriğinden önce kaç değer ekleneceğini belirtir ve paddings[D, 1] o boyuttaki input içeriğinden sonra kaç değer ekleneceğini belirtir. copy_border true ise (sırasıyla false ise), hem paddings[D, 0] hem de paddings[D, 1] input.dim_size(D) 'den (veya input.dim_size(D) - 1 ) büyük olmamalıdır.
Çıktının her D boyutunun yastıklı boyutu şöyledir:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Örneğin:
# '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]]Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- giriş: Doldurulacak giriş tensörü.
- dolgular: Dolgu boyutlarını belirten iki sütunlu bir matris. Satır sayısı
inputsıralamasıyla aynı olmalıdır. - modu:
REFLECTveyaSYMMETRIC. Yansıtma modunda dolgulu bölgeler sınırları içermezken simetrik modda dolgulu bölgeler kenarları içerir. Örneğin,input[1, 2, 3]vepaddings[0, 2]ise, yansıtma modunda çıkış[1, 2, 3, 2, 1]olur ve[1, 2, 3, 3, 2]olur[1, 2, 3, 3, 2]simetrik modda.
İade:
-
Output: Yastıklı tensör.
Yapıcılar ve Yıkıcılar | |
|---|---|
MirrorPad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input paddings, StringPiece mode) |
Genel özellikler | |
|---|---|
operation | |
output | |
Kamu işlevleri | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
Genel özellikler
operasyon
Operation operation
çıktı
::tensorflow::Output output
Kamu işlevleri
AynaPad
MirrorPad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input paddings, StringPiece mode )
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operatör::tensorflow::Giriş
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const