tensorflow :: ops :: MirrorPad

Yansıtılmış değerlere sahip bir tensörü doldurur.

Özet

Bu işlem bir pedleri input göre aynalı değerlerle paddings belirttiğiniz. paddings , [n, 2] şeklinde bir tamsayı tensörüdür, burada n, input sırasını ifade eder. Her bir boyut D için input , paddings[D, 0] içeriğine önce eklemek kaç değer gösterir input bu boyutta, ve paddings[D, 1] içeriğine sonra eklemek kaç değer gösterir input bu boyutta. copy_border true ise (sırasıyla yanlışsa), copy_border paddings[D, 0] ve paddings[D, 1] input.dim_size(D) (veya input.dim_size(D) - 1 ) copy_border büyük copy_border .

Çıktının her D boyutunun dolgulu boyutu:

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

Örneğin:

# '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]]

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• input: Doldurulacak giriş tensörü.
• paddings: Dolgu boyutlarını belirten iki sütunlu bir matris. Satırların sayısı, input sıralamasıyla aynı olmalıdır.
• modu: REFLECT veya SYMMETRIC . Yansıtma modunda, dolgulu bölgeler sınırları içermezken, simetrik modda dolgulu bölgeler sınırları içerir. Örneğin, input [1, 2, 3] ve paddings [0, 2] , çıktı yansıtma modunda [1, 2, 3, 2, 1] ve [1, 2, 3, 3, 2] simetrik modda.

İadeler:

• Output : Yastıklı tensör.

Genel özellikler

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