tensorflow::ops::MirrorPad

Aggiunge valori speculari a un tensore.

Riepilogo

Questa operazione riempie un input con valori speculari in base ai paddings specificati. paddings è un tensore di interi con forma [n, 2] , dove n è il rango di input . Per ogni dimensione D di input , paddings[D, 0] indica quanti valori aggiungere prima del contenuto di input in quella dimensione, e paddings[D, 1] indica quanti valori aggiungere dopo il contenuto di input in quella dimensione. Sia paddings[D, 0] che paddings[D, 1] non devono essere maggiori di input.dim_size(D) (o input.dim_size(D) - 1 ) se copy_border è true (se false, rispettivamente).

La dimensione riempita di ciascuna dimensione D dell'output è:

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

Per esempio:

# '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]]

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• input: Il tensore di input da riempire.
• paddings: Una matrice a due colonne che specifica le dimensioni del padding. Il numero di righe deve essere uguale al rango input .
• Modalità: REFLECT o SYMMETRIC . In modalità riflessione, le regioni di riempimento non includono i bordi, mentre in modalità simmetrica le regioni di riempimento includono i bordi. Ad esempio, se input è [1, 2, 3] e paddings è [0, 2] , l'output sarà [1, 2, 3, 2, 1] in modalità riflessione e [1, 2, 3, 3, 2] in modalità simmetrica.

Resi:

• Output : Il tensore con padding.

attributi pubblici

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