`मिररपैड` सेशन के लिए ग्रेडियेंट सेशन। यह ऑप मिरर-पैडेड टेंसर को फोल्ड करता है।
यह ऑपरेशन आपके द्वारा निर्दिष्ट 'पैडिंग' के अनुसार `इनपुट` के गद्देदार क्षेत्रों को `मिररपैड` द्वारा फोल्ड करता है। `पैडिंग` संबंधित `मिररपैड` ऑप को दिए गए `पैडिंग` तर्क के समान होना चाहिए।
आउटपुट के प्रत्येक आयाम D का मुड़ा हुआ आकार है:
`input.dim_size(D) - paddings(D, 0) - paddings(D, 1)`
उदाहरण के लिए:
# 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]].
# 'paddings' is [[0, 1]], [0, 1]].
# 'mode' is SYMMETRIC.
# rank of 't' is 2.
pad(t, paddings) ==> [[ 1, 5]
[11, 28]]
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <टी> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <टी, यू फैली संख्या> MirrorPadGrad <टी> | |
आउटपुट <टी> | उत्पादन () मुड़ा हुआ 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 MirrorPadGrad <टी> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, ओपेरैंड <u> paddings, स्ट्रिंग मोड)
एक नया मिररपैडग्रैड ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
इनपुट | इनपुट टेंसर को मोड़ा जाना है। |
पैडिंग | पैडिंग आकार निर्दिष्ट करने वाला दो-स्तंभ मैट्रिक्स। पंक्तियों की संख्या `इनपुट` की रैंक के समान होनी चाहिए। |
तरीका | `मिररपैड` सेशन में प्रयुक्त मोड। |
रिटर्न
- मिररपैडग्रेड का एक नया उदाहरण