przepływ tensorowy:: ops:: MirrorPad

Wypełnia tensor wartościami lustrzanymi.

Streszczenie

Ta operacja wypełnia input wartościami lustrzanymi zgodnie z określonymi paddings . paddings to tensor liczb całkowitych o kształcie [n, 2] , gdzie n jest stopniem input . Dla każdego wymiaru D input paddings[D, 0] wskazują, ile wartości należy dodać przed zawartością danych input w tym wymiarze, a paddings[D, 1] wskazują, ile wartości należy dodać po zawartości input w tym wymiarze. Zarówno paddings[D, 0] , jak i paddings[D, 1] nie mogą być większe niż input.dim_size(D) (lub input.dim_size(D) - 1 ), jeśli copy_border ma wartość true (jeśli odpowiednio false).

Wyściełany rozmiar każdego wymiaru D wyniku wynosi:

paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)

Na przykład:

# '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]]

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• input: tensor wejściowy, który ma zostać dopełniony.
• dopełnienia: dwukolumnowa macierz określająca rozmiary dopełnienia. Liczba wierszy musi być taka sama jak ranga danych input .
• tryb: REFLECT lub SYMMETRIC . W trybie odbicia obszary dopełnione nie obejmują granic, natomiast w trybie symetrycznym obszary dopełnione obejmują krawędzie. Na przykład, jeśli input to [1, 2, 3] i paddings to [0, 2] , to wyjście to [1, 2, 3, 2, 1] w trybie odzwierciedlania i to jest [1, 2, 3, 3, 2] w trybie symetrycznym.

Zwroty:

• Output : Wyściełany tensor.

Atrybuty publiczne

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