tf.pad(one_hot_encoding, [[0, 0], [1, 0]], mode='CONSTANT')

tf.pad(one_hot_encoding, [[0, 0], [1, 0]], mode='CONSTANT')

tf.pad 是扩展的意思，其中[0, 0], [1, 0] 分别代表的是[上，下][左，右]  值为0代表相应边扩展0，比如上面代码中，左的位置的值为0，代表在左边增加一列，填充是mode='CONSTANT'，代表用0填充，具体见：

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/pad

# 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
# 'paddings' is [[1, 1,], [2, 2]].
# 'constant_values' is 0.
# rank of 't' is 2.
pad(t, paddings, "CONSTANT") ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                                  [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
                                  [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0],
                                  [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
pad(t, paddings, "REFLECT") ==> [[6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
                                 [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1],
                                 [6, 5, 4, 5, 6, 5, 4],
                                 [3, 2, 1, 2, 3, 2, 1]]pad(t, paddings, "SYMMETRIC") ==> [[2, 1, 1, 2, 3, 3, 2], 
                                   [2, 1, 1, 2, 3, 3, 2],
                                   [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5],
                                   [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]]