Python tf.raw_ops.MirrorPad用法及代码示例

用镜像值填充张量。

用法

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

参数

input 一个Tensor。要填充的输入张量。
paddings 一个Tensor。必须是以下类型之一：int32 , int64。指定填充大小的two-column 矩阵。行数必须与 input 的等级相同。
mode string 来自："REFLECT", "SYMMETRIC"。 REFLECT 或 SYMMETRIC 。在反射模式中，填充区域不包括边界，而在对称模式中，填充区域确实包括边界。例如，如果 input 是 [1, 2, 3] 并且 paddings 是 [0, 2] ，那么在反射模式下输出是 [1, 2, 3, 2, 1]，在对称模式下输出是 [1, 2, 3, 3, 2]。
name 操作的名称(可选)。

一个Tensor。具有与 input 相同的类型。

此操作根据您指定的 paddings 使用镜像值填充 input。 paddings 是形状为 [n, 2] 的整数张量，其中 n 是 input 的秩。对于每个维度，input , paddings[D, 0]的D表示该维度中input的内容之前要添加多少个值，paddings[D, 1]表示该维度中input的内容之后要添加多少个值。如果 copy_border 为真(如果分别为假)，则 paddings[D, 0] 和 paddings[D, 1] 都不得大于 input.dim_size(D)(或 input.dim_size(D) - 1 )。

输出的每个维度 D 的填充大小为：

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

例如：

# '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]]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.MirrorPad。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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参数

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