تدفق التوتر:: العمليات:: MirrorPad

منصات موتر مع قيم معكوسة.

ملخص

تقوم هذه العملية بتضمين input بقيم معكوسة وفقًا paddings التي تحددها. paddings عبارة عن موتر عدد صحيح بالشكل [n, 2] حيث n هي رتبة input . بالنسبة لكل بُعد D من input ، تشير paddings[D, 0] إلى عدد القيم التي يجب إضافتها قبل محتويات input في هذا البعد، وتشير paddings[D, 1] إلى عدد القيم التي يجب إضافتها بعد محتويات input في هذا البعد. يجب ألا تكون كل من paddings[D, 0] paddings[D, 1] أكبر من input.dim_size(D) (أو input.dim_size(D) - 1 ) إذا كانت copy_border صحيحة (إذا كانت خطأ، على التوالي).

الحجم المبطن لكل البعد D من الإخراج هو:

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

على سبيل المثال:

# '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]]

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• الإدخال: موتر الإدخال المراد تبطينه.
• الحشوات: مصفوفة ذات عمودين تحدد أحجام الحشو. يجب أن يكون عدد الصفوف هو نفس رتبة input .
• الوضع: إما REFLECT أو SYMMETRIC . في الوضع العاكس، لا تتضمن المناطق المبطنة الحدود، بينما في الوضع المتماثل، تتضمن المناطق المبطنة الحدود. على سبيل المثال، إذا كان input [1, 2, 3] paddings [0, 2] ، فإن الإخراج هو [1, 2, 3, 2, 1] في وضع الانعكاس، ويكون [1, 2, 3, 3, 2] في الوضع المتماثل.

العوائد:

• Output : الموتر مبطن.

الصفات العامة

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