MirrorPad

MirrorPad de clase final pública

Rellena un tensor con valores reflejados.

Esta operación rellena una `entrada` con valores duplicados de acuerdo con los `rellenos` que especifique. `rellenos` es un tensor entero con forma `[n, 2]`, donde n es el rango de `entrada`. Para cada dimensión D de `input`, `relleno[D, 0]` indica cuántos valores agregar antes del contenido de `input` en esa dimensión, y `relleno[D, 1]` indica cuántos valores agregar después el contenido de `entrada` en esa dimensión. Ambos `rellenos[D, 0]` y `rellenos[D, 1]` no deben ser mayores que `input.dim_size(D)` (o `input.dim_size(D) - 1`) si `copy_border` es verdadero (si es falso, respectivamente).

El tamaño de relleno de cada dimensión D de la salida es:

`rellenos (D, 0) + entrada.dim_size (D) + rellenos (D, 1)`

Por ejemplo:

# '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]]
 

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático <T, U extiende Número> MirrorPad <T>
crear ( ámbito de ámbito, entrada de operando <T>, relleno de operando <U>, modo de cadena)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación MirrorPad.
Salida <T>
salida ()
El tensor acolchado.

Métodos Heredados

Métodos públicos

salida pública <T> como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

MirrorPad <T> estático público crear ( ámbito de aplicación, entrada de operando <T>, relleno de operando <U>, modo de cadena)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación MirrorPad.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte El tensor de entrada que se va a rellenar.
rellenos Una matriz de dos columnas que especifica los tamaños de relleno. El número de filas debe ser el mismo que el rango de `entrada`.
modo Ya sea `REFLECT` o `SYMMETRIC`. En el modo de reflejo, las regiones rellenas no incluyen los bordes, mientras que en el modo simétrico las regiones rellenas sí incluyen los bordes. Por ejemplo, si `input` es `[1, 2, 3]` y `paddings` es `[0, 2]`, entonces la salida es `[1, 2, 3, 2, 1]` en modo reflejo , y es `[1, 2, 3, 3, 2]` en modo simétrico.
Devoluciones
  • una nueva instancia de MirrorPad

salida pública <T> salida ()

El tensor acolchado.