Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: Подушка
#include <array_ops.h> Дополняет тензор нулями.
Краткое содержание
Эта операция дополняет input нулями в соответствии с указанными вами paddings . paddings — целочисленный тензор формы [Dn, 2] , где n — ранг input . Для каждого измерения D input , paddings[D, 0] указывает, сколько нулей нужно добавить перед содержимым input в этом измерении, а paddings[D, 1] указывает, сколько нулей нужно добавить после содержимого input в этом измерении.
Дополненный размер каждого измерения D выходных данных:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Например:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# 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]] Аргументы:
Возврат:
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Pad Class Reference\n\ntensorflow::ops::Pad\n====================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nPads a tensor with zeros.\n\nSummary\n-------\n\nThis operation pads a `input` with zeros according to the `paddings` 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 zeros to add before the contents of `input` in that dimension, and `paddings[D, 1]` indicates how many zeros to add after the contents of `input` in that dimension.\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, 1], [2, 2]]\n# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]\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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Pad](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_1a85413c81814471dc1ba383fffd013f80)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` paddings)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_1a563b99bce289e4fa9fff7224401df773) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_1aa9ec34eb45ae5c727d6bba3e8b51be74) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_1a56e85f7a36d0008faa2e054812438b98)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_1a800a33c0560ed61b5f202d6a5aaf4ca9)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pad_1a177bc15a4ed8369a6438d47130f9ac27)`() 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### Pad\n\n```gdscript\n Pad(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input paddings\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```"]]
