tf.pad详解(能懂版)
tf.pad:填充函数
tf.pad( tensor,paddings, mode='CONSTANT',name=None)
tensor是要填充的张量
padings ,代表每一维填充多少行/列,它的维度一定要和tensor的维度是一样的,这里的维度不是传统上数学维度,如[[2,3,4],[4,5,6]]是一个3乘4的矩阵,但它依然是二维的,所以pad只能是[[1,2],[1,2]]这种。
mode 可以取三个值,分别是"CONSTANT" ,“REFLECT”,“SYMMETRIC”
mode=“CONSTANT” 填充0
mode="REFLECT"映射填充,上下(1维)填充顺序和paddings是相反的,左右(零维)顺序补齐
mode="SYMMETRIC"对称填充,上下(1维)填充顺序是和paddings相同的,左右(零维)对称补齐
ok直接上代码举例:
1.
t=[[2,3,4],[5,6,7]]
print(tf.pad(t,[[1,1],[2,2]],"CONSTANT")))
输出
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 2, 3, 4, 0, 0],[0, 0, 5, 6, 7, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
注:[1,1]是在pad里是第一个,代表第一维即矩阵的行,左边的1代表上方放一行0,右边的1代表下方放一行0
同理,2,2顺序是第二个,代表对列操作,左边的2代表在左边放两列0,右边2代表在右边放两列0
2.
t=[[2,3,4],[5,6,7]]print(tf.pad(t,[[1,2],[2,3]],"CONSTANT")))
输出
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 2, 3, 4, 0, 0, 0],[0, 0, 5, 6, 7, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
1,2代表上方一行0,下方2行0;2,3代表列坐标放2列0,右边放3列0
3.
t=[[2,3,4],[5,6,7]]print(tf.pad(t,[[1,1],[2,2]],"REFLECT")))
输出
[[7, 6, 5, 6, 7, 6, 5],
[4, 3, 2, 3, 4, 3, 2],
[7, 6, 5, 6, 7, 6, 5],
[4, 3, 2, 3, 4, 3, 2]]
行上方复制和行下方和对应位置复制相反,列左边和列右边以原第一列和原第三列维中轴复制
4.
t=[[2,3,4],[5,6,7]]print(tf.pad(t,[[1,1],[2,2]],"SYMMETRIC")))
输出:
[[3, 2, 2, 3, 4, 4, 3],[3, 2, 2, 3, 4, 4, 3],[6, 5, 5, 6, 7, 7, 6],[6, 5, 5, 6, 7, 7, 6]]
行上下方直接复制对应的,列左右和对应的右左对称复制
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