mindspore.ops.MirrorPad ======================= .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.MirrorPad.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.ops.MirrorPad(mode='REFLECT') 通过指定的填充模式和大小对输入Tensor进行填充。 参数: - **mode** (str,可选) - 指定填充模式的可选字符串。可选值为: ``'REFLECT'`` 和 ``'SYMMETRIC'`` 。默认值: ``'REFLECT'`` 。 当采样grid超出输入Tensor的边界时,各种填充模式效果如下: - ``'REFLECT'`` :使用零填充输入Tensor。例如,向 [1, 2, 3, 4] 的两边分别填充2个元素,结果为 [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2]。 - ``'SYMMETRIC'`` :使用Tensor边缘上像素的值填充输入Tensor。例如,向 [1, 2, 3, 4] 的两边分别填充2个元素,结果为 [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3]。 输入: - **input_x** (Tensor) - shape: :math:`(N, *)` ,其中 :math:`*` 表示任何数量的附加维度。 - **paddings** (Tensor) - shape为 :math:`(N, 2)` 的矩阵。N为输入Tensor的秩。int类型。 对于输入的第 `D` 个维度, `paddings[D, 0]` 表示需在输入第 `D` 维头部填充的数量, `paddings[D, 1]` 表示需在输入第 `D` 维尾部填充的数量。 输出: 填充后的Tensor。 - 如果设置 `mode` 为 ``'REFLECT'`` ,将使用对称轴对称复制的方式来进行填充。 如果 `input_x` 为[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], `paddings` 为[[1,1], [2,2]],则输出为[[6,5,4,5,6,5,4],[3,2,1,2,3,2,1],[6,5,4,5,6,5,4],[9,8,7,8,9,8,7],[6,5,4,5,6,5,4]]。 更直观的理解请参见下面的样例。 - 如果 `mode` 为 ``'SYMMETRIC'`` ,则填充方法类似于 ``'REFLECT'`` 。它也会根据对称轴复制,但是也包括对称轴。如果 `input_x` 为[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], `paddings` 为[[1,1], [2,2]],则输出为[[2,1,1,2,3,3,2],[2,1,1,2,3,3,2],[5,4,4,5,6,6,5],[8,7,7,8,9,9,8],[8,7,7,8,9,9,8]]。 更直观的理解请参见下面的样例。 异常: - **TypeError** - `input_x` 或 `padings` 不是Tensor。 - **TypeError** - `mode` 不是str。 - **ValueError** - `paddings.size` 不等于2 * len(`input_x`)。