Pad

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস প্যাড

একটি টেনসর প্যাড.

এই ক্রিয়াকলাপটি আপনার নির্দিষ্ট করা `প্যাডিংস` এবং `স্থির_মান` অনুযায়ী `ইনপুট` প্যাড করে। `প্যাডিং` হল `[Dn, 2]` আকৃতির একটি পূর্ণসংখ্যার টেনসর, যেখানে n হল `ইনপুট` এর র‍্যাঙ্ক। `ইনপুট` এর প্রতিটি মাত্রা D এর জন্য, `প্যাডিং[D, 0]` নির্দেশ করে সেই মাত্রার `ইনপুট` এর বিষয়বস্তুর আগে কতগুলি প্যাডিং মান যোগ করতে হবে এবং `প্যাডিং[D, 1]` নির্দেশ করে কতগুলি প্যাডিং মান সেই মাত্রায় `ইনপুট` এর বিষয়বস্তুর পরে যোগ করুন। `constant_values` হল `ইনপুট` এর মতো একই ধরনের একটি স্কেলার টেনসর যা প্যাডিং `ইনপুট` এর জন্য ব্যবহার করার মান নির্দেশ করে।

আউটপুটের প্রতিটি মাত্রা D এর প্যাডেড আকার হল:

`প্যাডিং(D, 0) + input.dim_size(D) + প্যাডিং(D, 1)`

যেমন:

# '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]]
 

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <T TType > প্যাড <T> প্রসারিত করে
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> ইনপুট, Operand <? প্রসারিত TNumber > প্যাডিং, Operand <T> constantValues)
একটি নতুন প্যাড অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <T>

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "PadV2"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক প্যাড <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > প্যাডিং, অপারেন্ড <T> ধ্রুবক মান)

একটি নতুন প্যাড অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
রিটার্নস
  • প্যাডের একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()