fluxo tensor:: ops:: EspelhoPad

Preenche um tensor com valores espelhados.

Resumo

Esta operação preenche uma input com valores espelhados de acordo com os paddings especificados. paddings é um tensor inteiro com forma [n, 2] , onde n é a classificação de input . Para cada dimensão D de input , paddings[D, 0] indica quantos valores adicionar antes do conteúdo de input nessa dimensão e paddings[D, 1] indica quantos valores adicionar após o conteúdo de input nessa dimensão. Ambos paddings[D, 0] e paddings[D, 1] não devem ser maiores que input.dim_size(D) (ou input.dim_size(D) - 1 ) se copy_border for verdadeiro (se falso, respectivamente).

O tamanho preenchido de cada dimensão D da saída é:

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

Por exemplo:

# '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:

• escopo: um objeto Escopo
• input: O tensor de entrada a ser preenchido.
• preenchimentos: uma matriz de duas colunas especificando os tamanhos de preenchimento. O número de linhas deve ser igual à classificação de input .
• modo: REFLECT ou SYMMETRIC . No modo de reflexão as regiões preenchidas não incluem as bordas, enquanto no modo simétrico as regiões preenchidas incluem as bordas. Por exemplo, se input for [1, 2, 3] e paddings forem [0, 2] , a saída será [1, 2, 3, 2, 1] no modo de reflexão e será [1, 2, 3, 3, 2] no modo simétrico.

Retorna:

• Output : O tensor preenchido.

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