עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

זרימת טנסור :: אופ :: MirrorPad

#include <array_ops.h>

רפידות טנזור עם ערכי שיקוף.

סיכום

פעולה זו מרפדת input עם ערכי שיקוף בהתאם paddings שציינת. paddings הוא טנזור שלם עם צורה [n, 2] , כאשר n הוא דרגת input . עבור כל מימד D של input , paddings[D, 0] מציינים כמה ערכים להוסיף לפני תוכן input בממד זה, paddings[D, 1] מציינים כמה ערכים להוסיף אחרי תוכן input בממד זה. שני paddings[D, 0] paddings[D, 1] חייבים להיות גדולים מ input.dim_size(D) (או input.dim_size(D) - 1 ) אם copy_border נכון (אם false, בהתאמה).

הגודל המרופד של כל מימד D של הפלט הוא:

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

לדוגמה:

# '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]]

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • קלט: טנדר הקלט שיש לרפד.
  • ריפודים: מטריצה ​​בת שני עמודים המציינת את גדלי הריפוד. מספר השורות חייב להיות זהה לדרגת input .
  • מצב: REFLECT או SYMMETRIC . במצב השתקפות האזורים המרופדים אינם כוללים את הגבולות, ואילו במצב סימטרי האזורים המרופדים כוללים את הגבולות. לדוגמא, אם input הוא [1, 2, 3] paddings הם [0, 2] , אז הפלט הוא [1, 2, 3, 2, 1] במצב השתקפות, והוא [1, 2, 3, 3, 2] במצב סימטרי.

החזרות:

  • Output : הטנזור המרופד.

קונסטרוקטורים ומשחתנים

MirrorPad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input paddings, StringPiece mode)

תכונות ציבוריות

operation
output

פונקציות ציבוריות

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

תְפוּקָה

::tensorflow::Output output

פונקציות ציבוריות

MirrorPad

 MirrorPad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input paddings,
  StringPiece mode
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const