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tf.pad

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Almofadas um tensor.

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Esta operação preenche uma tensor de acordo com as paddings você especificar. paddings é um número inteiro com tensor de forma [n, 2] , em que n é o grau de tensor . Para cada dimensão D de input , paddings[D, 0] indica o número de valores para adicionar antes de o conteúdo do tensor em que dimensão, e paddings[D, 1] indica o número de valores para adicionar depois o conteúdo do tensor em que dimensão. Se mode for "refletir", em seguida, ambos os paddings[D, 0] e paddings[D, 1] deve ser superior a tensor.dim_size(D) - 1 . Se mode é "simétrico" em seguida, ambos os paddings[D, 0] e paddings[D, 1] deve ser superior a tensor.dim_size(D) .

O tamanho de cada acolchoado dimensão D da saída é:

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

Por exemplo:

 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 Um Tensor de tipo int32 .
mode Um dos "constante", "refletir", ou "simétrico" (case-insensitive)
constant_values No modo "constante", o valor pad escalar de usar. Deve ser mesmo tipo tensor .
name Um nome para a operação (opcional).

A Tensor . Tem o mesmo tipo de tensor .

ValueError Quando o modo não é uma "constante", "refletir", ou "simétrico".