Pad

Pad - 23

版本

  • **名称**: Pad (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 23

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本的运算符已可用 **自版本 23 起**。

摘要

给定一个包含要填充的数据的张量 (data),一个包含每个轴的起始和结束填充值数量的张量 (pads),(可选地)一个 mode,以及(可选地)constant_value,将生成一个填充后的张量 (output)。

支持的三种 mode 是(类似于 numpy.pad 支持的对应模式)

  1. constant(默认)- 使用 constant_value 指定的给定常数值进行填充(默认为 0、空字符串或 False)

  2. reflect - 沿每个轴使用向量的第一个和最后一个值的镜像反射进行填充

  3. edge - 使用数组的边缘值进行填充

  4. wrap - 环绕填充,就像数据张量形成一个圆环

示例 1 (constant 模式)

在第二维的开头插入 0 填充。

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'constant'

constant_value = 0.0

output = [
    [0.0, 0.0, 1.0, 1.2],
    [0.0, 0.0, 2.3, 3.4],
    [0.0, 0.0, 4.5, 5.7],
]

示例 2 (reflect 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'reflect'

output = [
    [1.0, 1.2, 1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4, 2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7, 4.5, 5.7],
]

示例 3 (edge 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'edge'

output = [
    [1.0, 1.0, 1.0, 1.2],
    [2.3, 2.3, 2.3, 3.4],
    [4.5, 4.5, 4.5, 5.7],
]

示例 4 (wrap 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [2, 1, 1, 1]

mode = 'wrap'

output = [
    [3.4, 2.3, 3.4, 2.3],
    [5.7, 4.5, 5.7, 4.5],
    [1.2, 1.0, 1.2, 1.0],
    [3.4, 2.3, 3.4, 2.3],
    [5.7, 4.5, 5.7, 4.5],
    [1.2, 1.0, 1.2, 1.0],
]

属性

  • **mode - 字符串**(默认为 'constant'

    支持的模式:constant(默认)、reflectedgewrap

输入

2 到 4 个输入。

  • **data**(异构)- **T**

    输入张量。

  • **pads**(异构)- **tensor(int64)**

    一个整数张量,指示在每个轴的开始和结束处添加或移除(如果为负)的填充元素的数量。对于 2D 输入张量,它是像素数量。pads 应该是一个形状为 [2 * num_axes] 的 1D 张量,其中 num_axes 指的是 axes 输入中的元素数量,或者在未明确提供 axes 时指输入的秩。pads 的格式应为:[x1_begin, x2_begin, …, x1_end, x2_end,…],其中 xi_begin 是在轴 axes[i] 的开头添加的填充值数量,xi_end 是在轴 axes[i] 的结尾添加的填充值数量。

  • **constant_value**(可选,异构)- **T**

    (可选)如果选择的模式是 constant,则使用的标量值(默认为 0、空字符串或 False)。

  • **axes**(可选,异构)- **Tind**

    pads 应用的轴的 1-D 张量。负值表示从后向前计算维度。可接受的范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。如果轴重复,行为未定义。如果未提供,则假定为所有轴 ([0, 1, ..., input_rank-1])。

输出

  • **output**(异构)- **T**

    填充后的张量。

类型约束

  • **T** 在 ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(float4e2m1), tensor(float8e4m3fn), tensor(float8e4m3fnuz), tensor(float8e5m2), tensor(float8e5m2fnuz), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int4), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint4), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有截至 IRv11 的张量类型。

  • **Tind** 在 ( tensor(int32), tensor(int64) ) 中

    将索引约束为整数类型

Pad - 21

版本

  • **名称**: Pad (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 21

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本的运算符已可用 **自版本 21 起**。

摘要

给定一个包含要填充的数据的张量 (data),一个包含每个轴的起始和结束填充值数量的张量 (pads),(可选地)一个 mode,以及(可选地)constant_value,将生成一个填充后的张量 (output)。

支持的三种 mode 是(类似于 numpy.pad 支持的对应模式)

  1. constant(默认)- 使用 constant_value 指定的给定常数值进行填充(默认为 0、空字符串或 False)

  2. reflect - 沿每个轴使用向量的第一个和最后一个值的镜像反射进行填充

  3. edge - 使用数组的边缘值进行填充

  4. wrap - 环绕填充,就像数据张量形成一个圆环

示例 1 (constant 模式)

在第二维的开头插入 0 填充。

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'constant'

constant_value = 0.0

output = [
    [0.0, 0.0, 1.0, 1.2],
    [0.0, 0.0, 2.3, 3.4],
    [0.0, 0.0, 4.5, 5.7],
]

示例 2 (reflect 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'reflect'

output = [
    [1.0, 1.2, 1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4, 2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7, 4.5, 5.7],
]

示例 3 (edge 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'edge'

output = [
    [1.0, 1.0, 1.0, 1.2],
    [2.3, 2.3, 2.3, 3.4],
    [4.5, 4.5, 4.5, 5.7],
]

示例 4 (wrap 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [2, 1, 1, 1]

mode = 'wrap'

output = [
    [3.4, 2.3, 3.4, 2.3],
    [5.7, 4.5, 5.7, 4.5],
    [1.2, 1.0, 1.2, 1.0],
    [3.4, 2.3, 3.4, 2.3],
    [5.7, 4.5, 5.7, 4.5],
    [1.2, 1.0, 1.2, 1.0],
]

属性

  • **mode - 字符串**(默认为 'constant'

    支持的模式:constant(默认)、reflectedgewrap

输入

2 到 4 个输入。

  • **data**(异构)- **T**

    输入张量。

  • **pads**(异构)- **tensor(int64)**

    一个整数张量,指示在每个轴的开始和结束处添加或移除(如果为负)的填充元素的数量。对于 2D 输入张量,它是像素数量。pads 应该是一个形状为 [2 * num_axes] 的 1D 张量,其中 num_axes 指的是 axes 输入中的元素数量,或者在未明确提供 axes 时指输入的秩。pads 的格式应为:[x1_begin, x2_begin, …, x1_end, x2_end,…],其中 xi_begin 是在轴 axes[i] 的开头添加的填充值数量,xi_end 是在轴 axes[i] 的结尾添加的填充值数量。

  • **constant_value**(可选,异构)- **T**

    (可选)如果选择的模式是 constant,则使用的标量值(默认为 0、空字符串或 False)。

  • **axes**(可选,异构)- **Tind**

    pads 应用的轴的 1-D 张量。负值表示从后向前计算维度。可接受的范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。如果轴重复,行为未定义。如果未提供,则假定为所有轴 ([0, 1, ..., input_rank-1])。

输出

  • **output**(异构)- **T**

    填充后的张量。

类型约束

  • **T** 在 ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(float8e4m3fn), tensor(float8e4m3fnuz), tensor(float8e5m2), tensor(float8e5m2fnuz), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int4), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint4), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有截至 IRv10 的张量类型。

  • **Tind** 在 ( tensor(int32), tensor(int64) ) 中

    将索引约束为整数类型

Pad - 19

版本

  • **名称**: Pad (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 19

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本的运算符已可用 **自版本 19 起**。

摘要

给定一个包含要填充的数据的张量 (data),一个包含每个轴的起始和结束填充值数量的张量 (pads),(可选地)一个 mode,以及(可选地)constant_value,将生成一个填充后的张量 (output)。

支持的三种 mode 是(类似于 numpy.pad 支持的对应模式)

  1. constant(默认)- 使用 constant_value 指定的给定常数值进行填充(默认为 0、空字符串或 False)

  2. reflect - 沿每个轴使用向量的第一个和最后一个值的镜像反射进行填充

  3. edge - 使用数组的边缘值进行填充

  4. wrap - 环绕填充,就像数据张量形成一个圆环

示例 1 (constant 模式)

在第二维的开头插入 0 填充。

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'constant'

constant_value = 0.0

output = [
    [0.0, 0.0, 1.0, 1.2],
    [0.0, 0.0, 2.3, 3.4],
    [0.0, 0.0, 4.5, 5.7],
]

示例 2 (reflect 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'reflect'

output = [
    [1.0, 1.2, 1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4, 2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7, 4.5, 5.7],
]

示例 3 (edge 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'edge'

output = [
    [1.0, 1.0, 1.0, 1.2],
    [2.3, 2.3, 2.3, 3.4],
    [4.5, 4.5, 4.5, 5.7],
]

示例 4 (wrap 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [2, 1, 1, 1]

mode = 'wrap'

output = [
    [3.4, 2.3, 3.4, 2.3],
    [5.7, 4.5, 5.7, 4.5],
    [1.2, 1.0, 1.2, 1.0],
    [3.4, 2.3, 3.4, 2.3],
    [5.7, 4.5, 5.7, 4.5],
    [1.2, 1.0, 1.2, 1.0],
]

属性

  • **mode - 字符串**(默认为 'constant'

    支持的模式:constant(默认)、reflectedgewrap

输入

2 到 4 个输入。

  • **data**(异构)- **T**

    输入张量。

  • **pads**(异构)- **tensor(int64)**

    一个整数张量,指示在每个轴的开始和结束处添加或移除(如果为负)的填充元素的数量。对于 2D 输入张量,它是像素数量。pads 应该是一个形状为 [2 * num_axes] 的 1D 张量,其中 num_axes 指的是 axes 输入中的元素数量,或者在未明确提供 axes 时指输入的秩。pads 的格式应为:[x1_begin, x2_begin, …, x1_end, x2_end,…],其中 xi_begin 是在轴 axes[i] 的开头添加的填充值数量,xi_end 是在轴 axes[i] 的结尾添加的填充值数量。

  • **constant_value**(可选,异构)- **T**

    (可选)如果选择的模式是 constant,则使用的标量值(默认为 0、空字符串或 False)。

  • **axes**(可选,异构)- **Tind**

    pads 应用的轴的 1-D 张量。负值表示从后向前计算维度。可接受的范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。如果轴重复,行为未定义。如果未提供,则假定为所有轴 ([0, 1, ..., input_rank-1])。

输出

  • **output**(异构)- **T**

    填充后的张量。

类型约束

  • **T** 在 ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

  • **Tind** 在 ( tensor(int32), tensor(int64) ) 中

    将索引约束为整数类型

Pad - 18

版本

  • **名称**: Pad (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 18

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本的运算符已可用 **自版本 18 起**。

摘要

给定一个包含要填充的数据的张量 (data),一个包含每个轴的起始和结束填充值数量的张量 (pads),(可选地)一个 mode,以及(可选地)constant_value,将生成一个填充后的张量 (output)。

支持的三种 mode 是(类似于 numpy.pad 支持的对应模式)

  1. constant(默认)- 使用 constant_value 指定的给定常数值进行填充(默认为 0、空字符串或 False)

  2. reflect - 沿每个轴使用向量的第一个和最后一个值的镜像反射进行填充

  3. edge - 使用数组的边缘值进行填充

示例 1 (constant 模式)

在第二维的开头插入 0 填充。

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'constant'

constant_value = 0.0

output = [
    [0.0, 0.0, 1.0, 1.2],
    [0.0, 0.0, 2.3, 3.4],
    [0.0, 0.0, 4.5, 5.7],
]

示例 2 (reflect 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'reflect'

output = [
    [1.0, 1.2, 1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4, 2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7, 4.5, 5.7],
]

示例 3 (edge 模式)

data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = 'edge'

output = [
    [1.0, 1.0, 1.0, 1.2],
    [2.3, 2.3, 2.3, 3.4],
    [4.5, 4.5, 4.5, 5.7],
]

属性

  • **mode - 字符串**(默认为 'constant'

    支持的模式:constant(默认)、reflectedge

输入

2 到 4 个输入。

  • **data**(异构)- **T**

    输入张量。

  • **pads**(异构)- **tensor(int64)**

    一个整数张量,指示在每个轴的开始和结束处添加或移除(如果为负)的填充元素的数量。对于 2D 输入张量,它是像素数量。pads 应该是一个形状为 [2 * num_axes] 的 1D 张量,其中 num_axes 指的是 axes 输入中的元素数量,或者在未明确提供 axes 时指输入的秩。pads 的格式应为:[x1_begin, x2_begin, …, x1_end, x2_end,…],其中 xi_begin 是在轴 axes[i] 的开头添加的填充值数量,xi_end 是在轴 axes[i] 的结尾添加的填充值数量。

  • **constant_value**(可选,异构)- **T**

    (可选)如果选择的模式是 constant,则使用的标量值(默认为 0、空字符串或 False)。

  • **axes**(可选,异构)- **Tind**

    pads 应用的轴的 1-D 张量。负值表示从后向前计算维度。可接受的范围是 [-r, r-1],其中 r = rank(data)。如果轴重复,行为未定义。如果未提供,则假定为所有轴 ([0, 1, ..., input_rank-1])。

输出

  • **output**(异构)- **T**

    填充后的张量。

类型约束

  • **T** 在 ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

  • **Tind** 在 ( tensor(int32), tensor(int64) ) 中

    将索引约束为整数类型

Pad - 13

版本

  • **名称**: Pad (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 13

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本的运算符已可用 **自版本 13 起**。

摘要

给定一个包含要填充的数据的张量 (data),一个包含每个轴的起始和结束填充值数量的张量 (pads),(可选地)一个 mode,以及(可选地)constant_value,将生成一个填充后的张量 (output)。

支持的三种 mode 是(类似于 numpy.pad 支持的对应模式)

  1. constant(默认)- 使用 constant_value 指定的给定常数值进行填充(默认为 0、空字符串或 False)

  2. reflect - 沿每个轴使用向量的第一个和最后一个值的镜像反射进行填充

  3. edge - 使用数组的边缘值进行填充

示例 1 (constant 模式):在第二维的开头插入 0 填充。

data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = ‘constant’

constant_value = 0.0

output = [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ]

示例 2 (reflect 模式):data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = ‘reflect’

output = [ [1.0, 1.2, 1.0, 1.2], [2.3, 3.4, 2.3, 3.4], [4.5, 5.7, 4.5, 5.7], ]

示例 3 (edge 模式):data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = ‘edge’

output = [ [1.0, 1.0, 1.0, 1.2], [2.3, 2.3, 2.3, 3.4], [4.5, 4.5, 4.5, 5.7], ]

属性

  • **mode - 字符串**(默认为 'constant'

    支持的模式:constant(默认)、reflectedge

输入

2 到 3 个输入。

  • **data**(异构)- **T**

    输入张量。

  • **pads**(异构)- **tensor(int64)**

    一个整数张量,指示在每个轴的开始和结束处添加或移除(如果为负)的填充元素的数量。对于 2D 输入张量,它是像素数量。pads 应该是一个形状为 [2 * input_rank] 的 1D 张量。pads 的格式应为:[x1_begin, x2_begin,…,x1_end, x2_end,…],其中 xi_begin 是在轴 i 的开头添加的填充值数量,xi_end 是在轴 i 的结尾添加的填充值数量。

  • **constant_value**(可选,异构)- **T**

    (可选)如果选择的模式是 constant,则使用的标量值(默认为 0、空字符串或 False)。

输出

  • **output**(异构)- **T**

    填充后的张量。

类型约束

  • **T** 在 ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

Pad - 11

版本

  • **名称**: Pad (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 11

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本的运算符已可用 **自版本 11 起**。

摘要

给定一个包含要填充的数据的张量 (data),一个包含每个轴的起始和结束填充值数量的张量 (pads),(可选地)一个 mode,以及(可选地)constant_value,将生成一个填充后的张量 (output)。

支持的三种 mode 是(类似于 numpy.pad 支持的对应模式)

  1. constant(默认)- 使用 constant_value 指定的给定常数值进行填充(默认为 0)

  2. reflect - 沿每个轴使用向量的第一个和最后一个值的镜像反射进行填充

  3. edge - 使用数组的边缘值进行填充

示例 1 (constant 模式):在第二维的开头插入 0 填充。

data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = ‘constant’

constant_value = 0.0

output = [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ]

示例 2 (reflect 模式):data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = ‘reflect’

output = [ [1.0, 1.2, 1.0, 1.2], [2.3, 3.4, 2.3, 3.4], [4.5, 5.7, 4.5, 5.7], ]

示例 3 (edge 模式):data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ]

pads = [0, 2, 0, 0]

mode = ‘edge’

output = [ [1.0, 1.0, 1.0, 1.2], [2.3, 2.3, 2.3, 3.4], [4.5, 4.5, 4.5, 5.7], ]

属性

  • **mode - 字符串**(默认为 'constant'

    支持的模式:constant(默认)、reflectedge

输入

2 到 3 个输入。

  • **data**(异构)- **T**

    输入张量。

  • **pads**(异构)- **tensor(int64)**

    一个整数张量,指示在每个轴的开始和结束处添加或移除(如果为负)的填充元素的数量。对于 2D 输入张量,它是像素数量。pads 应该是一个形状为 [2 * input_rank] 的 1D 张量。pads 的格式应为:[x1_begin, x2_begin,…,x1_end, x2_end,…],其中 xi_begin 是在轴 i 的开头添加的填充值数量,xi_end 是在轴 i 的结尾添加的填充值数量。

  • **constant_value**(可选,异构)- **T**

    (可选)如果选择的模式是 constant,则使用的标量值(默认为 0)。

输出

  • **output**(异构)- **T**

    填充后的张量。

类型约束

  • **T** 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出约束为仅数值类型。

Pad - 2

版本

  • **名称**: Pad (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 2

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本的运算符已可用 **自版本 2 起**。

摘要

给定 data 张量、pads、mode 和 value。示例:在第二维的开头插入 0 填充。data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] output = [ [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ], ]

属性

  • **mode - 字符串**(默认为 'constant'

    三种模式:constant(默认)、reflect、edge

  • **pads - 整数列表**(必需)

    一个整数列表,指示在每个轴的开始和结束处添加或移除(如果为负)的填充元素的数量。对于 2D,它是像素数量。pads 的秩应为输入秩的两倍。pads 的格式应如下所示:[x1_begin, x2_begin…x1_end, x2_end,…],其中 xi_begin 是在轴 i 的开头添加的像素数量,xi_end 是在轴 i 的结尾添加的像素数量。

  • **value - 浮点数**(默认为 '0.0'

    一个浮点数,指示要填充的值。

输入

  • **data**(异构)- **T**

    输入张量。

输出

  • **output**(异构)- **T**

    填充后的张量。

类型约束

  • **T** 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中

    将输入和输出类型约束为浮点张量。

Pad - 1

版本

  • **名称**: Pad (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 1

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: False

此版本的运算符已可用 **自版本 1 起**。

摘要

给定 data 张量、paddings、mode 和 value。示例:在第二维的开头插入 0 填充。data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] paddings = [0, 0, 2, 0] output = [ [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ], ]

属性

  • **mode - 字符串**(默认为 'constant'

    三种模式:constant(默认)、reflect、edge

  • **paddings - 整数列表**(必需)

    一个整数列表,指示在每个轴的开始和结束处的填充元素数量,对于 2D,它是像素数量。paddings 的秩应为输入秩的两倍。paddings 的格式应如下所示:[x1_begin, x2_begin…x1_end, x2_end,…],其中 xi_begin 是在轴 i 的开头添加的像素数量,xi_end 是在轴 i 的结尾添加的像素数量。

  • **value - 浮点数**(默认为 '0.0'

    一个浮点数,指示要填充的值,默认为 0

输入

  • **data**(异构)- **T**

    输入张量。

输出

  • **output**(异构)- **T**

    填充后的张量。

类型约束

  • **T** 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中

    将输入和输出类型约束为浮点张量。