tensorflow ：： ops ：： MirrorPad

ミラーリングされた値でテンソルをパディングします。

概要

この操作は、指定したpaddingsに従って、ミラーリングされた値でinputをpaddingsます。 paddingsは、形状[n, 2]整数テンソルです。ここで、nはinputのランクです。 input各次元Dについて、 paddings[D, 0]はその次元のinputの内容の前に追加する値の数を示し、 paddings[D, 1]はその次元のinputの内容の後に追加する値の数を示します。 copy_borderがtrue（それぞれfalseの場合）の場合、 copy_border paddings[D, 0]とpaddings[D, 1]はinput.dim_size(D)もinput.dim_size(D) （またはinput.dim_size(D) - 1 input.dim_size(D)以下でなければなりません。

出力の各次元Dのパッドサイズは次のとおりです。

paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)

例えば：

# '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]]

引数：

• スコープ：スコープオブジェクト
• input：パディングされる入力テンソル。
• パディング：パディングサイズを指定する2列の行列。行数は、 inputのランクと同じである必要がありinput 。
• モード： REFLECTまたはSYMMETRICいずれか。反射モードでは、パディングされた領域には境界線が含まれませんが、対称モードでは、パディングされた領域に境界線が含まれます。たとえば、 inputある[1, 2, 3]及びpaddingsされ[0, 2]出力は[1, 2, 3, 2, 1]でモードを反映し、そしてそれは[1, 2, 3, 3, 2] 3、2 [1, 2, 3, 3, 2]対称モード。

戻り値：

• Output ：パッド付きテンソル。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MirrorPad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input paddings,
  StringPiece mode
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const