प्रतिबिंबित मूल्यों के साथ एक टेंसर को पैड करता है।
यह ऑपरेशन आपके द्वारा निर्दिष्ट `पैडिंग` के अनुसार प्रतिबिंबित मानों के साथ `इनपुट` को पैड करता है। `पैडिंग` आकार `[n, 2]` वाला एक पूर्णांक टेंसर है, जहां n `इनपुट` की रैंक है। `इनपुट` के प्रत्येक आयाम डी के लिए, `पैडिंग[डी, 0]` इंगित करता है कि उस आयाम में `इनपुट` की सामग्री से पहले कितने मान जोड़ने हैं, और `पैडिंग[डी, 1]` इंगित करता है कि बाद में कितने मान जोड़ना है उस आयाम में `इनपुट` की सामग्री। यदि `copy_border` सत्य है, तो `पैडिंग[D, 0]` और `पैडिंग[D, 1]` दोनों `input.dim_size(D)` (या `input.dim_size(D) - 1`) से अधिक नहीं होने चाहिए (यदि गलत है, तो क्रमशः)।
आउटपुट के प्रत्येक आयाम D का गद्देदार आकार है:
`पैडिंग(डी, 0) + इनपुट.डिम_साइज(डी) + पैडिंग(डी, 1)`
उदाहरण के लिए:
# '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]]
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <टी टीटाइप > मिररपैड <टी> का विस्तार करता है | |
आउटपुट <T> | आउटपुट () गद्देदार टेंसर. |
विरासत में मिले तरीके
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन से जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक मिररपैड <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, ऑपरेंड <? टीएनंबर बढ़ाता है> पैडिंग, स्ट्रिंग मोड)
नए मिररपैड ऑपरेशन को लपेटकर क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
इनपुट | इनपुट टेंसर को गद्देदार बनाया जाना है। |
गद्दी | पैडिंग आकार निर्दिष्ट करने वाला दो-स्तंभ मैट्रिक्स। पंक्तियों की संख्या `इनपुट` की रैंक के समान होनी चाहिए। |
तरीका | या तो `प्रतिबिंबित` या `सममित`। प्रतिबिंबित मोड में गद्देदार क्षेत्रों में सीमाएं शामिल नहीं होती हैं, जबकि सममित मोड में गद्देदार क्षेत्रों में सीमाएं शामिल होती हैं। उदाहरण के लिए, यदि `इनपुट` `[1, 2, 3]` है और `पैडिंग` `[0, 2]` है, तो रिफ्लेक्ट मोड में आउटपुट `[1, 2, 3, 2, 1]` है , और यह सममित मोड में `[1, 2, 3, 3, 2]` है। |
रिटर्न
- मिररपैड का एक नया उदाहरण