Tensorflow.js tf.mirrorPad()用法及代码示例

Tensorflow.js是由Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.mirrorPad()函数用于在镜像填充的帮助下填充指定的张量输入。而且，该方法对于实现焊盘的反射模式和对称模式是有益的。

用法：

tf.mirrorPad(x, paddings, mode)

Parameters: 

• x:它是要填充的指定张量，可以是tf.Tensor，TypedArray或Array类型。
• paddings:它是一个数组，其长度为R，即所述张量的顺序。其中，所有元素形成一个长度为2的元组，即ints [padBefore，padAfter]，该整数指定要用指定的张量的每种尺寸填充的程度。此外，在填充的反射模式下，填充部分应排除末端，而在填充的对称模式下，填充部分不应排除末端。它是数组类型。
• mode:它指定填充的模式，即反射或对称。它是字符串类型。

注意：

• 首先，如果规定的张量输入为[4，5，6]，填充为[0，1]，则在填充和[4，5，5]的反射模式下，输出为[4，5，6，5]。 [6，6]在对称填充模式中。
• 其次，如果填充模式为反射模式，则padding [D，0]以及paddings [D，1]不得高于x.shape [D]-1，而如果padding模式为对称模式，则paddings [D，0]和paddings [D，1]不得高于x.shape [D]。

返回值：它返回tf.Tensor对象。

范例1：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining tensor input
const y = tf.tensor1d([4, 5, 6]);
  
// Defining paddings and mode of
// padding
const pading = [[0, 1]];
const mode = 'reflect';
  
// Calling tf.mirrorPad() method
var res = tf.mirrorPad(y, pading, mode);
  
// Printing output
res.print();

输出：

Tensor
    [4, 5, 6, 5] 

范例2：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling tf.mirrorPad() method and
// Printing output
tf.mirrorPad(tf.tensor(
    [2.4, 6.8, 9.3, 5.3]), 
    [[0, 2]], 'symmetric').print();

输出：

Tensor
    [2.4000001, 6.8000002, 9.3000002, 
    5.3000002, 5.3000002, 9.3000002] 

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#mirrorPad