प्रतिबिंबित मूल्यों के साथ एक टेंसर को पैड करें।
यह ऑपरेशन आपके द्वारा निर्दिष्ट `पैडिंग` के अनुसार प्रतिबिंबित मूल्यों के साथ एक `इनपुट` को पैड करता है। `पैडिंग` आकार के साथ एक पूर्णांक टेंसर है [n, 2], जहां n `इनपुट` की रैंक है। `इनपुट` के प्रत्येक आयाम डी के लिए, `पैडिंग [डी, 0]` इंगित करता है कि उस आयाम में `इनपुट` की सामग्री से पहले कितने मान जोड़ना है, और `पैडिंग [डी, 1]` इंगित करता है कि बाद में कितने मान जोड़ना है उस आयाम में `इनपुट` की सामग्री। यदि `copy_border` सत्य है, तो `पैडिंग [डी, 0]` और `पैडिंग [डी, 1]` दोनों `input.dim_size(D)` (या `input.dim_size(D) - 1`) से बड़े नहीं होने चाहिए (यदि असत्य है, क्रमशः)।
आउटपुट के प्रत्येक आयाम D का गद्देदार आकार है:
`पैडिंग (डी, 0) + इनपुट। डिम_साइज (डी) + पैडिंग (डी, 1)`
उदाहरण के लिए:
# '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]]
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <टी> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <टी, यू फैली संख्या> MirrorPad <टी> | |
| आउटपुट <टी> | उत्पादन () गद्देदार टेंसर। |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थिर MirrorPad <टी> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, ओपेरैंड <u> paddings, स्ट्रिंग मोड)
एक नया मिररपैड ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | इनपुट टेंसर को गद्देदार किया जाना है। |
| पैडिंग | पैडिंग आकार निर्दिष्ट करने वाला दो-स्तंभ मैट्रिक्स। पंक्तियों की संख्या `इनपुट` की रैंक के समान होनी चाहिए। |
| तरीका | या तो `प्रतिबिंब` या `सिमेट्रिक`। प्रतिबिंबित मोड में गद्देदार क्षेत्रों में सीमाएं शामिल नहीं होती हैं, जबकि सममित मोड में गद्देदार क्षेत्रों में सीमाएं शामिल होती हैं। उदाहरण के लिए, अगर `इनपुट` `[1, 2, 3]` है और `पैडिंग` `[0, 2]` है, तो आउटपुट `[1, 2, 3, 2, 1]` रिफ्लेक्ट मोड में है , और यह सममित मोड में `[1, 2, 3, 3, 2] है। |
रिटर्न
- मिररपैड का एक नया उदाहरण