Operação gradiente para operação `MirrorPad`. Esta operação dobra um tensor preenchido com espelho.
Esta operação dobra as áreas preenchidas de `input` por `MirrorPad` de acordo com os `preenchimentos` que você especificar. `paddings` deve ser o mesmo que o argumento `paddings` dado à operação `MirrorPad` correspondente.
O tamanho dobrado de cada dimensão D da saída é:
`input.dim_size(D) - preenchimentos(D, 0) - preenchimentos(D, 1)`
Por exemplo:
# '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]]
Métodos Públicos
| Saída <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
| estático <T, U estende número> MirrorPadGrad <T> | create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, preenchimentos do operando <U>, modo String) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação MirrorPadGrad. |
| Saída <T> | saída () O tensor dobrado. |
Métodos herdados
Métodos Públicos
Saída pública <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static MirrorPadGrad <T> create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, preenchimentos do operando <U>, modo String)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação MirrorPadGrad.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| entrada | O tensor de entrada a ser dobrado. |
| preenchimentos | Uma matriz de duas colunas especificando os tamanhos de preenchimento. O número de linhas deve ser igual à classificação de `input`. |
| modo | O modo usado na operação `MirrorPad`. |
Devoluções
- uma nova instância do MirrorPadGrad