MirrorPad

כיתת גמר ציבורית MirrorPad

מרפד טנזור עם ערכי שיקוף.

פעולה זו מרפדת 'קלט' עם ערכי שיקוף בהתאם ל'ריפודים' שאתה מציין. `paddings` הוא טנסור שלם עם צורה `[n, 2]`, כאשר n הוא הדרגה של `input`. עבור כל ממד D של `קלט`, `paddings[D, 0]` מציין כמה ערכים להוסיף לפני התוכן של `input` בממד זה, ו-paddings[D, 1]` מציין כמה ערכים להוסיף אחרי התוכן של 'קלט' בממד זה. גם `paddings[D, 0]` וגם `paddings[D, 1]` לא יכולים להיות גדולים מ-`input.dim_size(D)` (או `input.dim_size(D) - 1`) אם `copy_border` הוא נכון (אם שקר, 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]]
 

שיטות ציבוריות

פלט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.
סטטי <T, U מרחיב מספר> MirrorPad <T>
ליצור (היקף היקף , קלט Operand <T>, ריפודים של Operand <U>, מצב מחרוזת)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MirrorPad חדשה.
פלט <T>
פלט ()
הטנזור המרופד.

שיטות בירושה

שיטות ציבוריות

פלט ציבורי <T> asOutput ()

מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.

כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.

ציבורי סטטי MirrorPad <T> ליצור (היקף היקף , קלט Operand <T>, ריפודי Operand <U>, מצב מחרוזת)

שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MirrorPad חדשה.

פרמטרים
תְחוּם ההיקף הנוכחי
קֶלֶט טנזור הקלט שיש לרפד.
ריפודים מטריצה ​​של שתי עמודות המציינת את גדלי הריפוד. מספר השורות חייב להיות זהה לדרגת 'קלט'.
מצב או 'REFLECT' או 'SYMMETRIC'. במצב שיקוף האזורים המרופדים אינם כוללים את הגבולות, בעוד שבמצב סימטרי האזורים המרופדים כן כוללים את הגבולות. לדוגמה, אם `קלט` הוא `[1, 2, 3]` ו`paddings` הוא `[0, 2]`, אז הפלט הוא `[1, 2, 3, 2, 1]` במצב שיקוף , והוא `[1, 2, 3, 3, 2]` במצב סימטרי.
החזרות
  • מופע חדש של MirrorPad

פלט ציבורי <T> פלט ()

הטנזור המרופד.