tensorflow::ops::MirrorPad

#include <array_ops.h>

Оборачивает тензор зеркальными значениями.

Краткое описание

Данная операция оборачивает input зеркальными значениями в соответствии со paddings заданным вами. paddings — это целочисленный тензор с формой [n, 2], где n — ранг input. Для каждого измерения D input, paddings[D, 0] указывает количество значений, добавляемых перед содержимым input в этом измерении, а paddings[D, 1] указывает количество значений, добавляемых после содержимого input в этом измерении. И paddings[D, 0], и paddings[D, 1] должны быть не больше input.dim_size(D) (или input.dim_size(D) - 1) если copy_border истинно (если ложно, соответственно).

Размер оборачиваемого по каждому измерению D выходного тензора:

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:

• scope: Объект Scope
• input: Входной тензор, который необходимо оборачивать.
• paddings: Матрица с двумя столбцами, определяющая размеры оборачивания. Количество строк должно совпадать с рангом input.
• mode: Либо REFLECT или SYMMETRIC. В режиме отражения отступленные области не включают границы, в то время как в режиме симметрии отступленные области включают границы. Например, если input равно [1, 2, 3] и paddings равно [0, 2], то выходной тензор равен [1, 2, 3, 2, 1] в режиме отражения и [1, 2, 3, 3, 2] в режиме симметрии.

Возвращает:

• Output: Оборачиваемый тензор.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Публичные функции

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

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const