منصات موتر مع قيم معكوسة.
تقوم هذه العملية بتضمين "الإدخال" بقيم معكوسة وفقًا لـ "الحشوات" التي تحددها. "الحشوات" عبارة عن موتر عددي بالشكل `[n, 2]`، حيث n هي رتبة "الإدخال". بالنسبة لكل بُعد D من `الإدخال`، تشير `الحشوات[D, 0]` إلى عدد القيم المطلوب إضافتها قبل محتويات `الإدخال` في ذلك البعد، وتشير `الحشوات[D, 1]` إلى عدد القيم التي يجب إضافتها بعد محتويات "الإدخال" في هذا البعد. يجب ألا تكون كل من `الحشوات[D, 0]` و`الحشوات[D, 1]` أكبر من `input.dim_size(D)` (أو `input.dim_size(D) - 1`) إذا كان `copy_border` صحيحًا (إذا كاذبة، على التوالي).
الحجم المبطن لكل البعد D من الإخراج هو:
`الحشوات(D, 0) + input.dim_size(D) + الحشوات(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]]
الأساليب العامة
الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
ثابت <T، U يمتد الرقم> MirrorPad <T> | |
الإخراج <T> | الإخراج () الموتر مبطن. |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء MirrorPad ثابت عام <T> (نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، وحشوات المعامل <U>، ووضع السلسلة)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية MirrorPad جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
مدخل | موتر الإدخال المراد تبطينه. |
الحشوات | مصفوفة ذات عمودين تحدد أحجام الحشو. يجب أن يكون عدد الصفوف هو نفس رتبة "الإدخال". |
وضع | 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 `الإدخال` هو `[1, 2, 3]` و`الحشوات` هي `[0, 2]`، فإن الإخراج هو `[1, 2, 3, 2, 1]` في وضع الانعكاس ، وهو `[1، 2، 3، 3، 2]` في الوضع المتماثل. |
المرتجعات
- مثيل جديد من MirrorPad