Tensor的填充与复制

针对tensorflow2.0

（1）tf.pad函数：张量的填充

In [4]: a = tf.reshape(tf.range(9),[3,3])In [5]: a
Out[5]:
<tf.Tensor: id=11, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy=
array([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]])>In [8]: tf.pad(a,[[1,0],[0,1]])
Out[8]:
<tf.Tensor: id=13, shape=(4, 4), dtype=int32, numpy=
array([[0, 0, 0, 0],[0, 1, 2, 0],[3, 4, 5, 0],[6, 7, 8, 0]])>

具体使用：tf.pad(a,[[m,n],[i,j]])，其中，m和n代表在行方向上的上、下分别填充m行和n行，如上程序中，我们在矩阵a的上面填充了1行，a的下面填充了0行，所以参数m、n分别为1、0。同理，代表列方向的i和j也一样，分别表示矩阵左边和矩阵右边的填充数量。填充的数据默认为0。

下面举例说明对图片的填充：

In [10]: a = tf.random.normal([4,28,28,3])In [11]: b = tf.pad(a,[[0,0],[2,2],[2,2],[0,0]])In [12]: b.shape
Out[12]: TensorShape([4, 32, 32, 3])

首先，a表示4张宽高都是28的3通道图，然后我们对宽高进行扩展，可以看到，表示宽高的28和28分别上下左右口扩展了2，所以在对应的pad的输入参数中对应于宽高的参数为[2，2][2，2]。

（2）tf.tile函数：张量的复制

In [13]: a = tf.reshape(tf.range(9),[3,3])In [14]: a
Out[14]:
<tf.Tensor: id=33, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy=
array([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]])>In [15]: tf.tile(a,[1,2])
Out[15]:
<tf.Tensor: id=35, shape=(3, 6), dtype=int32, numpy=
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],[3, 4, 5, 3, 4, 5],[6, 7, 8, 6, 7, 8]])>

具体使用：例如tf.tile(a,[1,2])的含义是将a的行扩展为原来的1倍，a的列扩展为原来的2倍。且数据复制原理的数据。

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