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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)TensorFlow人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)填充復(fù)制的示例分析，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
該方法能夠給數(shù)據(jù)周?chē)?，填的參數(shù)是：需要填充的數(shù)據(jù)+填0的位置
填0的位置是一個(gè)數(shù)組形式，對(duì)應(yīng)如下：[[上行，下行],[左列，右列]]，具體例子如下：
較為常用的是上下左右各一行。
給圖片進(jìn)行padding的時(shí)候，通常數(shù)據(jù)的維度是[b,h,w,c]，那么增加兩行，兩列的話，是在中間的h和w增加：
該方法可以復(fù)制數(shù)據(jù)，需要填的參數(shù)：數(shù)據(jù)，維度+對(duì)應(yīng)的復(fù)制次數(shù)。
broadcast_to = expand_dims + tile，通常情況下，只要操作符合broadcast原則就可以，連broadcast_to這個(gè)操作都不需要用，就會(huì)自動(dòng)擴(kuò)展并復(fù)制進(jìn)行操作。
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