tensorflow:: ops:: MirrorPad

একটি টেনসরকে প্রতিবিম্বিত মান দিয়ে প্যাড করে।

সারসংক্ষেপ

এই অপারেশনটি আপনার নির্দিষ্ট করা paddings অনুসারে একটি input প্রতিবিম্বিত মান দিয়ে প্যাড করে। paddings হলো [n, 2] আকারের একটি পূর্ণসংখ্যা টেনসর, যেখানে n হলো input র‍্যাঙ্ক। input প্রতিটি ডাইমেনশন D-এর জন্য, paddings[D, 0] নির্দেশ করে যে সেই ডাইমেনশনে input বিষয়বস্তুর আগে কতগুলি মান যোগ করতে হবে, এবং paddings[D, 1] নির্দেশ করে যে সেই ডাইমেনশনে input বিষয়বস্তুর পরে কতগুলি মান যোগ করতে হবে। যদি copy_border সত্য হয়, তাহলে paddings[D, 0] এবং paddings[D, 1] উভয়ই input.dim_size(D) (অথবা যদি মিথ্যা হয়, তাহলে input.dim_size(D) - 1 ) থেকে বড় হবে না।

আউটপুটের প্রতিটি ডাইমেনশন D-এর প্যাডেড সাইজ হলো:

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

উদাহরণস্বরূপ:

# '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]]

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ইনপুট: যে ইনপুট টেনসরটি প্যাড করা হবে।
• প্যাডিং: একটি দুই-কলামের ম্যাট্রিক্স যা প্যাডিংয়ের আকার নির্দিষ্ট করে। সারির সংখ্যা অবশ্যই input র‍্যাঙ্কের সমান হতে হবে।
• মোড: হয় REFLECT অথবা SYMMETRIC । রিফ্লেক্ট মোডে প্যাড করা অঞ্চলগুলোতে বর্ডার অন্তর্ভুক্ত থাকে না, অন্যদিকে সিমেট্রিক মোডে প্যাড করা অঞ্চলগুলোতে বর্ডার অন্তর্ভুক্ত থাকে। উদাহরণস্বরূপ, যদি input হয় [1, 2, 3] এবং paddings হয় [0, 2] , তাহলে রিফ্লেক্ট মোডে আউটপুট হবে [1, 2, 3, 2, 1] , এবং সিমেট্রিক মোডে এটি হবে [1, 2, 3, 3, 2] ।

ফেরত:

• Output : প্যাডেড টেনসর।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

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