Aynalanmış değerlere sahip bir tensörü doldurur.
Bu işlem, belirttiğiniz "dolgular" a göre aynalanmış değerlere sahip bir "giriş" i pedler. "paddings", "[n, 2]" şeklinde bir tamsayı tensörüdür; burada n, "girdi" nin sırasını ifade eder. "İnput" un her D boyutu için "dolgular [D, 0]", o boyutta "input" içeriğinin önüne kaç değer ekleneceğini belirtir ve "dolgular [D, 1]", sonrasına kaç değer ekleneceğini belirtir bu boyuttaki "giriş" in içeriği. Hem "dolgular [D, 0]" hem de "dolgular [D, 1]", "copy_border" doğruysa, "input.dim_size (D)" (veya "input.dim_size (D) - 1") değerinden büyük olmamalıdır (yanlışsa, sırasıyla).
Çıktının her D boyutunun dolgulu boyutu:
`dolgular (D, 0) + input.dim_size (D) + dolgular (D, 1) '
Örneğin:
# '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]]
Kamu Yöntemleri
| Çıkış <T> | asOutput () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| statik <T, U Number> MirrorPad'i genişletir <T> | |
| Çıkış <T> | çıktı () Yastıklı tensör. |
Devralınan Yöntemler
Kamu Yöntemleri
public Output <T> asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerine yönelik girdiler, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girdinin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tutamaç elde etmek için kullanılır.
ortak statik MirrorPad <T> oluşturmak ( Kapsam kapsamı, Operand <T> girişi, Operand <u> Contalar, String modu)
Yeni bir MirrorPad işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Parametreler
| dürbün | mevcut kapsam |
|---|---|
| giriş | Doldurulacak giriş tensörü. |
| dolgular | Dolgu boyutlarını belirten iki sütunlu bir matris. Satırların sayısı, "girdi" nin sıralaması ile aynı olmalıdır. |
| mod | Ya "YANSITMA" veya "SİMETRİK". Yansıtma modunda, yastıklı bölgeler sınırları içermezken, simetrik modda dolgulu bölgeler sınırları içerir. Örneğin, "girdi" "[1, 2, 3]" ve "dolgular" "[0, 2]" ise, çıktı yansıtma modunda "[1, 2, 3, 2, 1]" olur ve simetrik modda "[1, 2, 3, 3, 2]" dir. |
İadeler
- MirrorPad'in yeni bir örneği