MirrorPad

Clase public final MirrorPad

Rellena un tensor con valores reflejados.

Esta operación rellena una "entrada" con valores reflejados de acuerdo con los "rellenos" que especifique. `paddings` es un tensor entero con forma` [n, 2] `, donde n es el rango de` input`. Para cada dimensión D de "input", "paddings [D, 0]" indica cuántos valores agregar antes del contenido de "input" en esa dimensión, y "paddings [D, 1]" indica cuántos valores agregar después el contenido de "input" en esa dimensión. Ambos `paddings [D, 0]` y `paddings [D, 1]` no 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:

`rellenos (D, 0) + input.dim_size (D) + rellenos (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]]
 

Métodos públicos

Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estática <T, U se extiende Número> MirrorPad <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando <U> paddings, modo String)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación MirrorPad.
Salida <T>
salida ()
El tensor acolchado.

Métodos heredados

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static MirrorPad <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando <U> paddings, modo String)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación MirrorPad.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte El tensor de entrada que se va a rellenar.
acolchados Una matriz de dos columnas que especifica los tamaños de relleno. El número de filas debe ser el mismo que el rango de "entrada".
modo "REFLEJAR" o "SIMÉTRICO". En el modo de reflejo, las regiones rellenas no incluyen los bordes, mientras que en el modo simétrico las regiones rellenas sí incluyen los bordes. Por ejemplo, si "input" es "[1, 2, 3]" y "paddings" es "[0, 2]", entonces la salida es "[1, 2, 3, 2, 1]" en modo de reflexión , y es `[1, 2, 3, 3, 2]` en modo simétrico.
Devoluciones
  • una nueva instancia de MirrorPad

pública de salida <T> salida ()

El tensor acolchado.