एक टेंसर पैड।
यह ऑपरेशन आपके द्वारा निर्दिष्ट `पैडिंग` और `constant_values` के अनुसार `इनपुट` को पैड करता है। `पैडिंग` एक पूर्णांक टेंसर है जिसका आकार `[डीएन, 2]` है, जहां एन `इनपुट` की रैंक है। `इनपुट` के प्रत्येक आयाम डी के लिए, `पैडिंग [डी, 0]` इंगित करता है कि उस आयाम में `इनपुट` की सामग्री से पहले कितने पैडिंग मान जोड़ना है, और `पैडिंग [डी, 1]` इंगित करता है कि कितने पैडिंग मान हैं उस आयाम में `इनपुट` की सामग्री के बाद जोड़ें। `constant_values` उसी प्रकार का एक स्केलर टेंसर है जो `इनपुट` के रूप में है जो पैडिंग `इनपुट` के लिए उपयोग किए जाने वाले मान को इंगित करता है।
आउटपुट के प्रत्येक आयाम D का गद्देदार आकार है:
`पैडिंग (डी, 0) + इनपुट। डिम_साइज (डी) + पैडिंग (डी, 1)`
उदाहरण के लिए:
# 't' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'paddings' is [[1, 1], [2, 2]]
# 'constant_values' is 0
# rank of 't' is 2
pad(t, paddings) ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 1, 0, 0]
[0, 0, 2, 2, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <टी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <टी, यू संख्या बढ़ाता है> पैड <टी> | |
| आउटपुट <टी> | आउटपुट () |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट के रूप में ()
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।
पब्लिक स्टैटिक पैड <T> क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <U> पैडिंग, ऑपरेंड <T> कॉन्स्टेंटवैल्यू)
एक नया पैड ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|
रिटर्न
- Pad का एक नया उदाहरण