Opção de gradiente para a opção `MirrorPad`. Este op dobra um tensor acolchoado por espelho.
Esta operação dobra as áreas acolchoadas de `input` por `MirrorPad` de acordo com os `paddings` que você especificar. `paddings` deve ser o mesmo que o argumento `paddings` dado ao op `MirrorPad` correspondente.
O tamanho dobrado de cada dimensão D da saída é:
`input.dim_size(D) - preenchimentos(D, 0) - preenchimentos(D, 1)`
Por exemplo:
# 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]].
# 'paddings' is [[0, 1]], [0, 1]].
# 'mode' is SYMMETRIC.
# rank of 't' is 2.
pad(t, paddings) ==> [[ 1, 5]
[11, 28]]
Métodos públicos
Saída <T> | comoSaída () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
estático <T, U estende Número> MirrorPadGrad <T> | create ( Escopo do escopo, entrada Operando <T>, preenchimentos Operando <U>, modo String) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação MirrorPadGrad. |
Saída <T> | saída () O tensor dobrado. |
Métodos Herdados
Métodos públicos
Public Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static MirrorPadGrad <T> create ( Escopo do escopo, entrada Operando <T>, preenchimentos Operando <U>, modo String)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação MirrorPadGrad.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
entrada | O tensor de entrada a ser dobrado. |
acolchoamentos | Uma matriz de duas colunas especificando os tamanhos de preenchimento. O número de linhas deve ser o mesmo que a classificação de `input`. |
modo | O modo usado na op `MirrorPad`. |
Devoluções
- uma nova instância de MirrorPadGrad