टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: मिररपैड

प्रतिबिंबित मूल्यों के साथ एक टेंसर को पैड करता है।

सारांश

यह ऑपरेशन आपके द्वारा निर्दिष्ट paddings के अनुसार प्रतिबिंबित मानों के साथ input पैड करता है। paddings एक पूर्णांक टेंसर है जिसका आकार [n, 2] , जहां n input की रैंक है। input के प्रत्येक आयाम D के लिए, paddings[D, 0] इंगित करता है कि उस आयाम में input की सामग्री से पहले कितने मान जोड़ने हैं, और paddings[D, 1] इंगित करता है कि उस आयाम में input की सामग्री के बाद कितने मान जोड़ने हैं। यदि copy_border सत्य है (यदि गलत है, तो क्रमशः) paddings[D, 0] और paddings[D, 1] दोनों input.dim_size(D) (या input.dim_size(D) - 1 ) से अधिक नहीं होने चाहिए।

आउटपुट के प्रत्येक आयाम D का गद्देदार आकार है:

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

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट: इनपुट टेंसर को गद्देदार बनाया जाना है।
• पैडिंग: पैडिंग आकार निर्दिष्ट करने वाला दो-स्तंभ मैट्रिक्स। पंक्तियों की संख्या input की रैंक के समान होनी चाहिए।
• मोड: या तो REFLECT या SYMMETRIC । 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 input [1, 2, 3] है और paddings [0, 2] है, तो रिफ्लेक्ट मोड में आउटपुट [1, 2, 3, 2, 1] है, और यह [1, 2, 3, 3, 2] है [1, 2, 3, 3, 2] सममित मोड में।

रिटर्न:

• Output : गद्देदार टेंसर।

सार्वजनिक गुण

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