เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: เบาะ
#include <array_ops.h>แพดเทนเซอร์ด้วยศูนย์
สรุป
 การดำเนินการนี้จะแพด input ด้วยศูนย์ตาม paddings ที่คุณระบุ paddings เป็นเทนเซอร์จำนวนเต็มที่มีรูปร่าง [Dn, 2] โดยที่ n คืออันดับของ input สำหรับแต่ละมิติ D ของ input paddings[D, 0] ระบุจำนวนศูนย์ที่จะเพิ่มก่อนเนื้อหาของ input ในมิตินั้น และ paddings[D, 1] ระบุจำนวนศูนย์ที่จะเพิ่มหลังเนื้อหาของ input ในมิตินั้น
ขนาดเบาะของแต่ละมิติ D ของเอาต์พุตคือ:
 paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)
ตัวอย่างเช่น:
# '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]]ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
ผลตอบแทน:
-  Output: เทนเซอร์เอาท์พุต
| ตัวสร้างและผู้ทำลาย | |
|---|---|
| Pad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input paddings) | 
| คุณลักษณะสาธารณะ | |
|---|---|
| operation | |
| output | |
| งานสาธารณะ | |
|---|---|
| node () const | ::tensorflow::Node * | 
| operator::tensorflow::Input () const | |
| operator::tensorflow::Output () const | |
คุณลักษณะสาธารณะ
การดำเนินการ
Operation operation
เอาท์พุท
::tensorflow::Output output
งานสาธารณะ
เบาะ
Pad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input paddings )
โหนด
::tensorflow::Node * node() const
ตัวดำเนินการ::tensorflow::อินพุต
operator::tensorflow::Input() const
ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต
operator::tensorflow::Output() const