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)`
לְדוּגמָה:
# '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 | יש לרפד את טנסור הקלט. |
| 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. |
מחזיר
- מופע חדש של MirrorPad