『TensorFlow』pad图片
tf.pad()文档如下,
pad(tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None, constant_values=0)
Pads a tensor.
This operation pads a `tensor` according to the `paddings` you specify.
`paddings` is an integer tensor with shape `[n, 2]`, where n is the rank of
`tensor`. For each dimension D of `input`, `paddings[D, 0]` indicates how
many values to add before the contents of `tensor` in that dimension, and
`paddings[D, 1]` indicates how many values to add after the contents of
`tensor` in that dimension. If `mode` is "REFLECT" then both `paddings[D, 0]`
and `paddings[D, 1]` must be no greater than `tensor.dim_size(D) - 1`. If
`mode` is "SYMMETRIC" then both `paddings[D, 0]` and `paddings[D, 1]` must be
no greater than `tensor.dim_size(D)`.
The padded size of each dimension D of the output is:
`paddings[D, 0] + tensor.dim_size(D) + paddings[D, 1]`
实际使用注意,参数paddings元素数(rank)必须和输入维度一一对应,表示该维度前后填充的层数,文档示例验证如下,
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config) t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
paddings = tf.constant([[1, 1,], [2, 2]])
# 'constant_values' is 0.
# rank of 't' is 2.
res = tf.pad(t, paddings, "CONSTANT", constant_values=1) # [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
# [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
# [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0],
# [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] print(sess.run(res)) '''
tf.pad(t, paddings, "REFLECT") # [[6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
# [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1],
# [6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
# [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1]] tf.pad(t, paddings, "SYMMETRIC") # [[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]]
'''
『TensorFlow』pad图片的更多相关文章
- 『TensorFlow』专题汇总
TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训 ...
- 『TensorFlow』TFR数据预处理探究以及框架搭建
一.TFRecord文件书写效率对比(单线程和多线程对比) 1.准备工作 # Author : Hellcat # Time : 18-1-15 ''' import os os.environ[&q ...
- 『TensorFlow』SSD源码学习_其五:TFR数据读取&数据预处理
Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dat ...
- 『TensorFlow』DCGAN生成动漫人物头像_下
『TensorFlow』以GAN为例的神经网络类范式 『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上 『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中 一.计算 ...
- 『TensorFlow』滑动平均
滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.Ex ...
- 『TensorFlow』流程控制
『PyTorch』第六弹_最小二乘法对比PyTorch和TensorFlow TensorFlow 控制流程操作 TensorFlow 提供了几个操作和类,您可以使用它们来控制操作的执行并向图中添加条 ...
- 『TensorFlow』读书笔记_降噪自编码器
『TensorFlow』降噪自编码器设计 之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Aut ...
- 『TensorFlow』梯度优化相关
tf.trainable_variables可以得到整个模型中所有trainable=True的Variable,也是自由处理梯度的基础 基础梯度操作方法: tf.gradients 用来计算导数.该 ...
- 『TensorFlow』模型保存和载入方法汇总
『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 ...
随机推荐
- 微信小游戏跳一跳简单手动外挂(基于adb 和 python)
只有两个python文件,代码很简单. shell.py: #coding:utf-8 import subprocess import math import os def execute_comm ...
- FastJson一些常见方法(API):处理JSON变得好简单
fastjson是目前java语言中最快的json库,比自称最快的jackson速度要快,第三方独立测试结果说明比gson快大约6倍 JSON帮助类 这个可以做一个实例研究代码,也可以作为一个工具类 ...
- 从光盘安装ubuntu系统
参考博客: https://www.jianshu.com/p/7929e4911206
- ios dispatch_async使用
一般这样使用: dispatch_async(dispatch_get_global_queue(0, 0),^{ //进入另一个线程 dispatch_async(dispatch_get_main ...
- python dict的函数
1. dict.clear() 删除字典内所有元素 2. dict.copy() 返回一个字典的浅复制 3. dict.fromkeys(seq[, val]) 创建一个新字典,以序列 seq 中元素 ...
- vim格式化markdown表格
title: vim格式化markdown表格 date: 2017-11-23 15:23:25 tags: vim categories: 开发工具 安装插件 https://github.com ...
- Django框架详细介绍---视图系统
Django视图系统 1.什么是视图 在Django中,一个视图函数/类,称为视图.实质就是一个用户自定义的简单函数,用来接收WEB请求并xing响应请求,响应的内容可以是一个HTML文件.重定向.一 ...
- C# Remoting例子
4-23 https://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2006/06/09/remoting_InvalidCredentialException.ht ...
- Unable to execute 'doFinal' with cipher instance
今天项目启动后登录项目,突然爆出Unable to execute 'doFinal' with cipher instance错误.清除cookie登录测试,又不报错了,以前也见过类似问题,因为不影 ...
- 使用OwnerDraw改变ListView的ColumnHeader
当我使用了OwnerDraw改变ListView的ColumnHeader的颜色之后,发现行无法显示内容了.其原因就是OwnerDraw属性设置为True造成了,也就是说,这个属性需要我们重画List ...