flujo tensor:: operaciones:: Almohadilla de espejo

Rellena un tensor con valores reflejados.

Resumen

Esta operación rellena una input con valores reflejados de acuerdo con los paddings que especifique. paddings es un tensor entero con forma [n, 2] , donde n es el rango de input . Para cada dimensión D de input , paddings[D, 0] indica cuántos valores agregar antes del contenido de input en esa dimensión, y paddings[D, 1] indica cuántos valores agregar después del contenido de input en esa dimensión. Tanto paddings[D, 0] como paddings[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 acolchado de cada dimensión D de la salida es:

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

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• entrada: El tensor de entrada que se va a rellenar.
• paddings: una matriz de dos columnas que especifica los tamaños de relleno. El número de filas debe ser el mismo que el rango de input .
• modo: REFLECT o SYMMETRIC . En el modo de reflexión, las regiones acolchadas 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 son [0, 2] , entonces la salida es [1, 2, 3, 2, 1] en modo de reflexión y es [1, 2, 3, 3, 2] en modo simétrico.

Devoluciones:

• Output : El tensor acolchado.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const