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tf.pad

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

テンソルをPADS。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

この操作はパッドtensorに従ってpaddingsに指定します。 paddings形状の整数テンソルである[n, 2]のnのランクで、 tensor 。各寸法Dのためのinputpaddings[D, 0]の内容の前に追加する方法について多くの値を示しtensorその次元で、およびpaddings[D, 1]の内容の後に追加する方法について多くの値を示しtensorという寸法です。場合modeあり、両方の"反映" paddings[D, 0]及びpaddings[D, 1]よりも大きくてはならないtensor.dim_size(D) - 1場合mode "対称"であり、両方のpaddings[D, 0]及びpaddings[D, 1]よりも大きくてはならないtensor.dim_size(D)

出力のそれぞれの寸法Dのパディングサイズであります:

paddings[D, 0] + tensor.dim_size(D) + paddings[D, 1]

例えば:

 t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
paddings = tf.constant([[1, 1,], [2, 2]])
# 'constant_values' is 0.
# rank of 't' is 2.
tf.pad(t, paddings, "CONSTANT")  # [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                 #  [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
                                 #  [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0],
                                 #  [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

tf.pad(t, paddings, "REFLECT")  # [[6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
                                #  [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1],
                                #  [6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
                                #  [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1]]

tf.pad(t, paddings, "SYMMETRIC")  # [[2, 1, 1, 2, 3, 3, 2],
                                  #  [2, 1, 1, 2, 3, 3, 2],
                                  #  [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5],
                                  #  [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]]
 

tensor A Tensor
paddings A Tensor型のint32
mode 「定常」、「REFLECT」、または「対称」(大文字と小文字を区別しない)のいずれか
constant_values 「CONSTANT」モードでは、スカラーパッド値を使用します。同じタイプでなければなりませんtensor
name 操作の名前(オプション)。

A Tensor 。同じ型を持つtensor

ValueError モードは「CONSTANT」の一つではない場合は、「REFLECT」、または「対称」。