Накладывает тензор.
Эта операция дополняет `input` в соответствии с указанными вами `padding` и `constant_values`. `paddings` — это целочисленный тензор формы `[Dn, 2]`, где n — ранг `входа`. Для каждого измерения D поля `input` `padding[D, 0]` указывает, сколько значений заполнения нужно добавить перед содержимым `input` в этом измерении, а `paddings[D, 1]` указывает, сколько значений заполнения нужно добавить. добавьте после содержимого `input` в этом измерении. `constant_values` — это скалярный тензор того же типа, что и `input`, который указывает значение, используемое для заполнения `input`.
Дополненный размер каждого измерения D выходных данных:
`прокладки(D, 0) + input.dim_size(D) + прокладки(D, 1)`
Например:
# '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]]
Публичные методы
Унаследованные методы
| логическое значение | равно (Объект arg0) |
| последний класс<?> | получитьКласс () |
| интервал | хэш-код () |
| окончательная пустота | уведомить () |
| окончательная пустота | уведомитьВсе () |
| Нить | toString () |
| окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
| окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
| окончательная пустота | ждать () |
Публичные методы
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static Pad <T> create (область действия , ввод операнда <T>, дополнения операнда <U>, константные значения операнда <T>)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию Pad.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|
Возврат
- новый экземпляр Pad