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tensoreflusso:: ops:: MirrorPad
#include <array_ops.h> Riempie un tensore con valori specchiati.
Riepilogo
Questa operazione riempie un input con valori specchiati in base ai paddings specificati. paddings è un tensore intero con forma [n, 2] , dove n è il rango di input . Per ogni dimensione D di input , paddings[D, 0] indica quanti valori aggiungere prima del contenuto di input in quella dimensione e paddings[D, 1] indica quanti valori aggiungere dopo il contenuto di input in quella dimensione. Entrambi paddings[D, 0] e paddings[D, 1] non devono essere maggiori di input.dim_size(D) (o input.dim_size(D) - 1 ) se copy_border è true (se false, rispettivamente).
La dimensione riempita di ciascuna dimensione D dell'output è:
paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
Per esempio:
# '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]] Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- input: il tensore di input da riempire.
- riempimenti: una matrice a due colonne che specifica le dimensioni del riempimento. Il numero di righe deve essere uguale al rango
input . - modalità:
REFLECT o SYMMETRIC . In modalità riflessione le regioni imbottite non includono i bordi, mentre in modalità simmetrica le regioni imbottite includono i bordi. Ad esempio, se input è [1, 2, 3] e paddings è [0, 2] , l'output è [1, 2, 3, 2, 1] in modalità riflessione ed è [1, 2, 3, 3, 2] in modalità simmetrica.
Resi:
-
Output : il tensore imbottito.
Attributi pubblici
Funzioni pubbliche
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatore::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
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Ultimo aggiornamento 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-27 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```"]]
