dòng chảy :: hoạt động :: MirrorPad

#include <array_ops.h>

Dán một tensor với các giá trị được nhân đôi.

Tóm lược

Thao tác này đệm một input với các giá trị được nhân đôi theo các paddings bạn chỉ định. paddings là một tensor số nguyên có hình dạng [n, 2] , trong đó n là thứ hạng của input . Đối với mỗi thứ nguyên D của input , phần paddings[D, 0] cho biết số lượng giá trị cần thêm vào trước nội dung của input trong thứ nguyên đó và phần paddings[D, 1] cho biết số lượng giá trị cần thêm sau nội dung của input trong thứ nguyên đó. Cả phần paddings[D, 0] và phần paddings[D, 1] không được lớn hơn input.dim_size(D) (hoặc input.dim_size(D) - 1 ) nếu copy_border là true (tương ứng là false).

Kích thước đệm của mỗi kích thước D của đầu ra là:

paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)

Ví dụ:

# '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]]

Tranh luận:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • đầu vào: Bộ căng đầu vào sẽ được đệm.
  • paddings: Ma trận hai cột xác định kích thước phần đệm. Số hàng phải giống với thứ hạng của input .
  • chế độ: REFLECT hoặc SYMMETRIC . Trong chế độ phản chiếu, các vùng được đệm không bao gồm các đường viền, trong khi ở chế độ đối xứng, các vùng được đệm bao gồm các đường viền. Ví dụ: nếu input là [1, 2, 3] và khoảng paddings là [0, 2] , thì đầu ra là [1, 2, 3, 2, 1] ở chế độ phản chiếu và nó là [1, 2, 3, 3, 2] ở chế độ đối xứng.

Lợi nhuận:

Người xây dựng và Người phá hủy

MirrorPad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input paddings, StringPiece mode)

Thuộc tính công khai

operation
output

Chức năng công cộng

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Thuộc tính công khai

hoạt động

Operation operation

đầu ra

::tensorflow::Output output

Chức năng công cộng

MirrorPad

 MirrorPad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input paddings,
  StringPiece mode
)

nút

::tensorflow::Node * node() const

toán tử :: tensorflow :: Đầu vào

 operator::tensorflow::Input() const

toán tử :: tensorflow :: Đầu ra

 operator::tensorflow::Output() const