tf.pad

Дополняет тензор.

tf.pad(
    tensor, paddings, mode='CONSTANT', constant_values=0, name=None
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебных пособиях
Продвинутое автоматическое дифференцирование	Федеративное обучение с большими моделями и эффективным использованием ресурсов клиента с помощью `federated_select` и разреженной агрегации Обзор TensorFlow Probability Обнаружение нескольких точек смены и байесовский выбор модели Обучение нейронных структурированных моделей на основе графов в TFX

Используется в руководстве

Используется в учебных пособиях

Продвинутое автоматическое дифференцирование

Эта операция дополняет tensor в соответствии с указанными вами paddings. paddings — это целочисленный тензор формы [n, 2], где n — ранг tensor. Для каждого измерения D в input, paddings[D, 0] указывает, сколько значений добавить перед содержимым tensor в этом измерении, а paddings[D, 1] указывает, сколько значений добавить после содержимого tensor в этом измерении. Если mode имеет значение "REFLECT", то и paddings[D, 0], и paddings[D, 1] должны быть не больше tensor.dim_size(D) - 1. Если mode имеет значение "SYMMETRIC", то и paddings[D, 0], и paddings[D, 1] должны быть не больше tensor.dim_size(D).

Размер каждого измерения D дополненного выходного тензора равен:

paddings[D, 0] + tensor.dim_size(D) + paddings[D, 1]

Например:

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
paddings = tf.constant([[1, 1,], [2, 2]])
# 'constant_values' is 0.
# rank of 't' is 2.
tf.pad(t, paddings, "CONSTANT")  # [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                 #  [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
                                 #  [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0],
                                 #  [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

tf.pad(t, paddings, "REFLECT")  # [[6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
                                #  [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1],
                                #  [6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
                                #  [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1]]

tf.pad(t, paddings, "SYMMETRIC")  # [[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
`tensor`	`Tensor`.
`paddings`	`Tensor` типа `int32`.
`mode`	Одно из значений "CONSTANT", "REFLECT" или "SYMMETRIC" (без учета регистра)
`constant_values`	В режиме "CONSTANT" — скалярное значение дополнения. Тип должен совпадать с типом `tensor`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
`Tensor`. Тип совпадает с типом `tensor`.

Вызывает исключение
`ValueError`	Если режим не равен ни "CONSTANT", ни "REFLECT", ни "SYMMETRIC".

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/pad