tensorflow::ops::MirrorPad

Complète un tenseur avec des valeurs symétriques.

Résumé

Cette opération ajoute des valeurs symétriques à une input , selon les paddings spécifiées. paddings est un tenseur d'entiers de dimension [n, 2] , où `n` est le rang de input . Pour chaque dimension `D` de input , paddings[D, 0] indique le nombre de valeurs à ajouter avant le contenu de input dans cette dimension, et paddings[D, 1] indique le nombre de valeurs à ajouter après le contenu de input dans cette dimension. ` paddings[D, 0] et paddings[D, 1] ne doivent pas dépasser input.dim_size(D) ` (ou input.dim_size(D) - 1 si copy_border est vrai, et `copy_border` si `copy_border` est faux).

La taille rembourrée de chaque dimension D de la sortie est :

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

Par exemple:

# '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]]

Arguments :

• portée : un objet Scope
• entrée : Le tenseur d’entrée à compléter.
• paddings : une matrice à deux colonnes spécifiant les tailles de remplissage. Le nombre de lignes doit être identique au rang de input .
• Mode : soit REFLECT , soit SYMMETRIC . En mode réflexion, les zones de remplissage n'incluent pas les bords, tandis qu'en mode symétrique, elles les incluent. Par exemple, si input est [1, 2, 3] et paddings [0, 2] , la sortie est [1, 2, 3, 2, 1] en mode réflexion et [1, 2, 3, 3, 2] en mode symétrique.

Retours :

• Output : Le tenseur complété.

attributs publics

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