টেনসরফ্লো :: অপস:: মিররপ্যাড

মিরর করা মান সহ একটি টেনসর প্যাড করে।

সারাংশ

এই অপারেশনটি আপনার নির্দিষ্ট করা paddings অনুযায়ী মিরর করা মান সহ একটি input প্যাড করে। paddings হল আকৃতি [n, 2] সহ একটি পূর্ণসংখ্যা টেনসর, যেখানে n হল input র‍্যাঙ্ক। input প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য, paddings[D, 0] নির্দেশ করে যে সেই ডাইমেনশনে input বিষয়বস্তুর আগে কতগুলি মান যোগ করতে হবে এবং paddings[D, 1] নির্দেশ করে যে সেই ডাইমেনশনে input বিষয়বস্তুর পরে কতগুলি মান যোগ করতে হবে। উভয় paddings[D, 0] এবং paddings[D, 1] অবশ্যই input.dim_size(D) (অথবা input.dim_size(D) - 1 ) এর চেয়ে বেশি হবে না যদি copy_border সত্য হয় (যদি যথাক্রমে মিথ্যা হয়)।

আউটপুটের প্রতিটি মাত্রা D এর প্যাডেড আকার হল:

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

যেমন:

# '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]]

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ইনপুট: প্যাড করা ইনপুট টেনসর।
• প্যাডিং: একটি দুই-কলামের ম্যাট্রিক্স যা প্যাডিংয়ের আকার নির্দিষ্ট করে। সারির সংখ্যা অবশ্যই input র‌্যাঙ্কের সমান হতে হবে।
• মোড: হয় REFLECT বা SYMMETRIC । প্রতিফলিত মোডে প্যাডেড অঞ্চলগুলি সীমানা অন্তর্ভুক্ত করে না, যখন প্রতিসম মোডে প্যাডেড অঞ্চলগুলি সীমানা অন্তর্ভুক্ত করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি input হয় [1, 2, 3] এবং paddings হয় [0, 2] , তাহলে আউটপুটটি প্রতিফলিত মোডে [1, 2, 3, 2, 1] হয় এবং এটি [1, 2, 3, 3, 2] সিমেট্রিক মোডে।

রিটার্ন:

• Output : প্যাডেড টেনসর।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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