tensorflow:: ops:: MirrorPad

テンソルを鏡像となる値で埋めます。

まとめ

この操作では、指定したpaddingsに従って、 inputにミラーリングされた値をパディングします。 paddings 、形状が[n, 2]の整数テンソルです。ここで、n はinputのランクです。 inputの各次元 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 の場合、 paddings[D, 0]とpaddings[D, 1]は、それぞれinput.dim_size(D) (またはinput.dim_size(D) - 1 ) より大きくあってはなりません (false の場合、それぞれ)。

出力の各次元Dのパディング後の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]]

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 入力: パディングする入力テンソル。
• paddings: パディングサイズを指定する2列の行列。行数はinputのランクと同じでなければなりません。
• モード: REFLECTまたはSYMMETRICいずれか。reflect モードでは、パディング領域に境界は含まれませんが、symmetric モードでは、パディング領域に境界が含まれます。たとえば、 inputが[1, 2, 3]でpaddingsが[0, 2]の場合、reflect モードでは出力は[1, 2, 3, 2, 1]となり、symmetric モードでは[1, 2, 3, 3, 2]となります。

返品:

• Output ：パディングされたテンソル。

公開属性

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