TensorFlow2 0（4）填充與複製

1 tf.pad()

tf.pad()函式主要是用來對tensor的大小進行擴充套件，包括水平、垂直、深度（通道）等，方法定義如下：

pad(tensor,paddings,mode="constant",name=none,constant_values=0)

輸入引數：

tensor：輸入的tensor

paddings：設定填充的大小

mode：填充方式，預設是constant，還有reflect和symmetric

name：名稱

constant_values：constant填充方式的填充值，預設為0

引數paddings必須是形狀為（n,2）的乙個list，這裡的n是tensor的秩，也就是維度大小。例如當tensor為乙個shape為（12，）的tensor時，paddings必須是形如[x,y]的乙個list，x表示在第一維度前填充值的個數，y表示在第一維度後填充值的個數。

import tensorflow as tf
a = tf.range(1,13)
a

tf.pad(a,[[3,0]])     # 3表示在第一維度前填充3個0，0表示不填充

當tensor是二維時，paddings必須是shape為（2，2）的list。

a = tf.reshape(a,[3,4])
a

tf.pad(a,[[1,1],[3,0]],constant_values=3)  # 在第一維度前後各填充一行，第二維度前填充兩行，後不填充，填充值為3

對於3維tensor，paddings是乙個shape為（3，2）的list。

a = tf.reshape(a,[2,2,3])
a

tf.pad(a,[[1,0],[1,1],[1,0]])  # 第一維度前填充1塊資料，後不填充，第二維度前後各填充1行，第三維度前填充一列，後不填充

a = tf.range(1,13)
a = tf.reshape(a,[3,4])
a

當指定填充模式mode為'reflect'時，指的是以各維度邊緣為對稱軸進行填充（不包括邊緣資料，也就是對稱軸本身），且填充的規模不能大於該維度原有規模-1。

tf.pad(a,[[2,1],[3,1]],mode='reflect')  # 對第二維度填充時，如果大於3就會產生異常，因為3已經可以把第二維度所有資料複製一遍

symmetric填充模式與reflect填充模式一樣，都是以邊緣為對稱軸進行賦值填充，不過symmetric模式會對對稱軸進行賦值，所以指定的規模最大可以為原規模。

tf.pad(a,[[2,1],[4,1]],mode='symmetric')  # 這時候對第二維度填充規模可以為4，但是超過4就會產生異常

2 tile()

tile()方法對指定維度進行複製，定義如下：

tile(input,multiples,name=none):

input：需要複製的tensor

multiples：各維度需要複製的次數，0表示去除資料，1表示不複製，2表示複製一次

引數multiples是乙個長度與tensor的秩相等的list，例如當tensor的shape為（12，）時，multiples的shape也必須為只有乙個元素的list，例如multiples=[2]，表示對第一維度複製一次。

a = tf.range(12)
tf.tile(a,[2])

當tensor的shape為（3，4）時，multiples是乙個包含兩個元素的list。

a = tf.reshape(a,[3,4])
tf.tile(a,[2,3]) # 第一維度複製1次，第二維度複製2次

當tensor的shape為（2，2，3）時，multiples是乙個包含3個元素的list。

a = tf.reshape(a,[2,2,3])
tf.tile(a,[2,1,2])

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