tensorflow::ops::MirrorPad

Preenche um tensor com valores espelhados.

Resumo

Esta operação preenche uma input com valores espelhados de acordo com os paddings que você especificar. paddings é um tensor inteiro com formato ` [n, 2] , onde `n` é a classificação de input . Para cada dimensão `D` de input , paddings[D, 0] ` indica quantos valores adicionar antes do conteúdo de input nessa dimensão, e paddings[D, 1] ` indica quantos valores adicionar depois do conteúdo de input nessa dimensão. Tanto paddings[D, 0] ` quanto paddings[D, 1] não podem ser maiores que input.dim_size(D) ` (ou input.dim_size(D) - 1 ) se copy_border for verdadeiro (se falso, respectivamente).

O tamanho preenchido de cada dimensão D da saída é:

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

Por exemplo:

# '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]]

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• Entrada: O tensor de entrada a ser preenchido.
• paddings: Uma matriz de duas colunas que especifica os tamanhos de preenchimento. O número de linhas deve ser o mesmo que a classificação da input .
• Modo: REFLECT ou SYMMETRIC . No modo reflexo, as regiões preenchidas não incluem as bordas, enquanto no modo simétrico, as regiões preenchidas incluem as bordas. Por exemplo, se input for [1, 2, 3] e paddings for [0, 2] , a saída será [1, 2, 3, 2, 1] no modo reflexo e [1, 2, 3, 3, 2] no modo simétrico.

Devoluções:

• Output : O tensor preenchido.

Atributos públicos

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