tensorflow::ops::MirrorPad

Дополняет тензор зеркальными значениями.

Краткое содержание

Эта операция дополняет input зеркальными значениями в соответствии с указанными вами paddings . paddings — это целочисленный тензор формы [n, 2] , где n — ранг input . Для каждого измерения D input paddings[D, 0] указывает, сколько значений нужно добавить перед содержимым input в этом измерении, а paddings[D, 1] указывает, сколько значений нужно добавить после содержимого input в этом измерении. Значения paddings[D, 0] и paddings[D, 1] не должны превышать input.dim_size(D) (или input.dim_size(D) - 1 ), если copy_border истинно (если ложно, соответственно).

Размер каждого измерения D выходных данных с учетом заполнения составляет:

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

Например:

# '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]]

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• Входные данные: входной тензор, который необходимо дополнить.
• paddings: Двухстолбцовая матрица, определяющая размеры отступов. Количество строк должно совпадать с рангом input .
• Режим: либо REFLECT , либо SYMMETRIC . В режиме отражения заполненные области не включают границы, тогда как в симметричном режиме заполненные области включают границы. Например, если input — [1, 2, 3] , а paddings — [0, 2] , то выходные данные будут [1, 2, 3, 2, 1] в режиме отражения и [1, 2, 3, 3, 2] в симметричном режиме.

Возвращает:

• Output : Тензор с заполнением.

Общедоступные атрибуты

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