Question

有tensorflow.pad（）的例子：

# 't' =  is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
# 'paddings' is [[1, 1,], [2, 2]].
#  rank of 't' is 2.
' tf.pad(t, paddings, "CONSTANT")'
==> [[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]]

我的问题是如何在输入的每个维度中填充零？并且t的形状是[2,3]，为什么pad（）之后的输出是[4，x]，'4'是怎么来的？谢谢你的帮助!!!

Answer 1

“ paddings”是[[1，1，]，[2，2]]。尝试将此谷歌映射为[[top，bottom]，[left，right]]。即

top = 1,      //Extra padding introduce on top
bottom = 1,   //Extra padding introduce on bottom
left = 2,     //Extra padding introduce on left 
right = 2.    //Extra padding introduce on right

尝试另一个示例，其中“填充”为[[2，1]，[2，3]]。输出将是：

[[0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 1 2 3 0 0 0]
 [0 0 4 5 6 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0]]

此处top = 2，bottom = 1，left = 2，right = 3。

Answer 2

文档非常明确。 对于输入的每个维度D，填充[D，0]表示在该维度中张量的内容之前要添加的值，填充[D，1]表示在内容之后要添加的值的数量在那个方面的张量。

为什么输出是[4，x]？

4是维度0的大小，维度0具有填充[1, 1]，根据文档在 t 的零维度之前添加一个，并且在零维度的大小之后添加一个 t 是2， 2 + 1 + 1 ，结果中有4个。即它分别在t的开始和结束处填充一个零行。类似地，对于维度1，由于 padding [1] 是 [2,2] ，因此在开始和结束时将两个零列添加到 t 分别

tensorflow.pad如何工作？

2 个答案: