tensorflow :: operaciones :: MirrorPad

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 , los paddings[D, 0] indican cuántos valores agregar antes del contenido de la input en esa dimensión, y los paddings[D, 1] indican cuántos valores agregar después del contenido de la input en esa dimensión. Ambos paddings[D, 0] y paddings[D, 1] 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
• input: 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: O REFLECT o SYMMETRIC . En el modo de reflejo, las regiones acolchadas no incluyen los bordes, mientras que en el modo simétrico las regiones acolchadas sí incluyen los bordes. Por ejemplo, si la input es [1, 2, 3] y el paddings es [0, 2] , entonces la salida es [1, 2, 3, 2, 1] en el 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