tf.raw_ops.MirrorPad

Заполняет тензор зеркально отражёнными значениями.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.MirrorPad

tf.raw_ops.MirrorPad(
    input, paddings, mode, name=None
)

Эта операция заполняет input зеркально отражёнными значениями в соответствии с указанными вами paddings. paddings — целочисленный тензор формы [n, 2], где n — ранг input. Для каждого измерения D в input значение paddings[D, 0] указывает, сколько значений добавить перед содержимым input в этом измерении, а значение paddings[D, 1] указывает, сколько значений добавить после содержимого input в этом измерении. Значения paddings[D, 0] и paddings[D, 1] не должны превышать input.dim_size(D) (или input.dim_size(D) - 1), если copy_border равно true (или false соответственно).

Размер каждого измерения D выходного тензора после заполнения:

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

Например:

# '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]]

Аргументы
`input`	Тензор `Tensor`. Входной тензор, который нужно заполнить.
`paddings`	Тензор `Tensor`. Допустимые типы: `int32`, `int64`. Двухстолбцовая матрица, задающая размеры заполнения. Число строк должно совпадать с рангом `input`.
`mode`	Значение `string` из: `"REFLECT", "SYMMETRIC"`. Либо `REFLECT`, либо `SYMMETRIC`. В режиме reflect области заполнения не включают граничные значения, а в режиме symmetric включают. Например, если `input` равно `[1, 2, 3]`, а `paddings` равно `[0, 2]`, то в режиме reflect результатом будет `[1, 2, 3, 2, 1]`, а в режиме symmetric — `[1, 2, 3, 3, 2]`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Тензор `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `input`.

© 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/raw_ops/MirrorPad