การไล่ระดับสีสำหรับ `MirrorPad` op การดำเนินการนี้จะพับเทนเซอร์ที่หุ้มด้วยกระจก
การดำเนินการนี้จะพับพื้นที่เบาะของ 'อินพุต' ด้วย 'MirrorPad' ตาม 'ช่องว่างภายใน' ที่คุณระบุ `paddings` จะต้องเหมือนกับอาร์กิวเมนต์ `paddings` ที่กำหนดให้กับการดำเนินการ `MirrorPad` ที่สอดคล้องกัน
ขนาดพับของแต่ละมิติ D ของเอาต์พุตคือ:
`input.dim_size(D) - ช่องว่างภายใน (D, 0) - ช่องว่างภายใน (D, 1)`
ตัวอย่างเช่น:
# '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]]
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
คงที่ <T, U ขยายจำนวน> MirrorPadGrad <T> | |
เอาท์พุต <T> | เอาท์พุท () เทนเซอร์แบบพับ |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
MirrorPadGrad <T> แบบคงที่สาธารณะ สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , อินพุต Operand <T>, ช่องว่างภายใน Operand <U>, โหมดสตริง)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการ MirrorPadGrad ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ป้อนข้อมูล | เทนเซอร์อินพุตที่จะพับ |
ช่องว่างภายใน | เมทริกซ์สองคอลัมน์ที่ระบุขนาดช่องว่างภายใน จำนวนแถวต้องเท่ากันกับอันดับของ "อินพุต" |
โหมด | โหมดที่ใช้ในปฏิบัติการ `MirrorPad` |
การส่งคืน
- ตัวอย่างใหม่ของ MirrorPadGrad