یک تانسور را با مقادیر آینهای قرار میدهد.
این عملیات یک «ورودی» را با مقادیر آینهای مطابق با «بالشتکهایی» که شما مشخص کردهاید، اضافه میکند. "paddings" یک تانسور عدد صحیح با شکل "[n، 2]" است که n رتبه "ورودی" است. برای هر بعد D از «ورودی»، «paddings[D, 0]» نشان میدهد که چند مقدار باید قبل از محتوای «ورودی» در آن بعد اضافه شود، و «paddings[D, 1]» نشان میدهد که چند مقدار باید بعد از آن اضافه شود. محتوای «ورودی» در آن بعد. هر دو «paddings[D, 0]» و «paddings[D, 1]» نباید بزرگتر از «input.dim_size(D)» (یا «input.dim_size(D) - 1») باشند، اگر «copy_border» درست باشد (به ترتیب اگر نادرست باشد).
اندازه بالشتکی هر بعد D خروجی عبارت است از:
`paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)`
به عنوان مثال:
# 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
# 'paddings' is [[1, 1]], [2, 2]].
# 'mode' is SYMMETRIC.
# rank of 't' is 2.
pad(t, paddings) ==> [[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]]
ثابت ها
رشته | OP_NAME | نام این عملیات، همانطور که توسط موتور هسته TensorFlow شناخته می شود |
روش های عمومی
خروجی <T> | asOutput () دسته نمادین تانسور را برمی گرداند. |
استاتیک <T TType > MirrorPad <T> را گسترش می دهد | |
خروجی <T> | خروجی () تانسور پر شده. |
روش های ارثی
ثابت ها
رشته نهایی ثابت عمومی OP_NAME
نام این عملیات، همانطور که توسط موتور هسته TensorFlow شناخته می شود
روش های عمومی
خروجی عمومی <T> asOutput ()
دسته نمادین تانسور را برمی گرداند.
ورودی های عملیات TensorFlow خروجی های عملیات تنسورفلو دیگر هستند. این روش برای به دست آوردن یک دسته نمادین که نشان دهنده محاسبه ورودی است استفاده می شود.
ایجاد MirrorPad استاتیک عمومی <T> ( دامنه دامنه ، ورودی Operand <T>، Operand <? گسترش TNumber > بالشتک ها، حالت رشته)
روش کارخانه برای ایجاد کلاسی که یک عملیات MirrorPad جدید را بسته بندی می کند.
مولفه های
محدوده | محدوده فعلی |
---|---|
ورودی | تانسور ورودی که باید پر شود. |
بالشتک ها | یک ماتریس دو ستونی که اندازه های بالشتک را مشخص می کند. تعداد سطرها باید با رتبه «ورودی» یکسان باشد. |
حالت | یا «REFLECT» یا «SYMMETRIC». در حالت انعکاس، نواحی پرشده شامل مرزها نمیشوند، در حالی که در حالت متقارن، نواحی بالشتکشده شامل مرزها میشوند. برای مثال، اگر «ورودی» «[1، 2، 3]» و «بالشتکها» «[0، 2]» باشد، در حالت بازتاب خروجی «[1، 2، 3، 2، 1]» است. ، و در حالت متقارن «[1، 2، 3، 3، 2]» است. |
برمی گرداند
- یک نمونه جدید از MirrorPad