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tf.pad(tensor, paddings, mode=’CONSTANT’, name=None)

paddings에 [[0,0],[0,1],[0,1],[0,0]]가 들어갈 경우 각각 Rank 4 3 2 1 순으로 나열한 것이다. 아래의 예시에서는 Rank 4이므로 위와 같은 paddings가 들어가게 되고 만약에 Rank가 2였다면 paddings는 [[1, 1,], [2, 2]] 이런식으로 들어가게 된다.

이제 paddings을 더 세부적으로 보게 되면 [[0,0],[0,1],[0,1],[0,0]]에서 [0,1]의 위치는 Rank가 2인 곳에 위치했다. [0,1]에서 각각의 요소의 의미는 왼쪽(위), 오른쪽(아래) 방향에 몇 개를 넣을 것인지를 나타낸다.

mode는 세 종류(“CONSTANT”, “REFLECT”, “SYMMETRIC”)가 있다. 작성 중…. Ex.

>>> const = tf.constant(np.array([[[[1,2,3],[4,5,6]]],[[[1,2,3],[4,5,6]]]]), dtype=tf.int32)
array([[[[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]]],


       [[[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]]]], dtype=int32)
>>> padded = tf.pad(const1, [[0,0],[0,1],[0,1],[0,0]], 'CONSTANT')
array([[[[1, 2, 3],
         [4, 5, 6],
         [0, 0, 0]],

        [[0, 0, 0],
         [0, 0, 0],
         [0, 0, 0]]],


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

        [[0, 0, 0],
         [0, 0, 0],
         [0, 0, 0]]]], dtype=int32)