tensorflow:: אופס:: MirrorPad
#include <array_ops.h>מרפד טנזור עם ערכי שיקוף.
תַקצִיר
פעולה זו מרפדת קלט עם input שיקוף בהתאם paddings שאתה מציין. paddings הוא טנזור שלם עם צורה [n, 2] , כאשר n היא דרגת input . עבור כל ממד D של input , paddings[D, 0] מציינים כמה ערכים להוסיף לפני תוכן input בממד זה, paddings[D, 1] מציינים כמה ערכים להוסיף אחרי תוכן input באותו ממד. גם paddings[D, 0] וגם paddings[D, 1] לא צריכים להיות גדולים מ- input.dim_size(D) (או input.dim_size(D) - 1 ) אם copy_border הוא אמת (אם שקר, בהתאמה).
הגודל המרופד של כל מימד D של הפלט הוא:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
לְדוּגמָה:
# '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]]טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- קלט: טנזור הקלט שיש לרפד.
- ריפודים: מטריצה של שתי עמודות המציינת את גדלי הריפוד. מספר השורות חייב להיות זהה לדרגת
input. - מצב:
REFLECTאוSYMMETRIC. במצב שיקוף האזורים המרופדים אינם כוללים את הגבולות, בעוד שבמצב סימטרי האזורים המרופדים כן כוללים את הגבולות. לדוגמה, אםinputהוא[1, 2, 3]paddingsהם[0, 2], אז הפלט הוא[1, 2, 3, 2, 1]במצב שיקוף, והוא[1, 2, 3, 3, 2]במצב סימטרי.
החזרות:
-
Output: הטנזור המרופד.
בנאים והורסים | |
|---|---|
MirrorPad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input paddings, StringPiece mode) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
output | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
תְפוּקָה
::tensorflow::Output output
תפקידים ציבוריים
MirrorPad
MirrorPad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input paddings, StringPiece mode )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון 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/r2.2/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/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mirror_pad_1acddc2951f705b38786a6c90517025bbd) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/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```"]]