تحذير: تم إهمال واجهة برمجة التطبيقات هذه وستتم إزالتها في إصدار مستقبلي من TensorFlow بعد استقرار الاستبدال .

BatchToSpace

الجمهور BatchToSpace الدرجة النهائية

BatchToSpace لموترات 4-D من النوع T.

هذه نسخة قديمة من BatchToSpaceND الأكثر عمومية.

يعيد ترتيب (تبديل) البيانات من الدُفعة إلى كتل من البيانات المكانية ، متبوعة بالقص. هذا هو التحول العكسي لـ SpaceToBatch. وبشكل أكثر تحديدًا ، ينتج عن هذا المرجع نسخة من موتر الإدخال حيث يتم نقل القيم من بُعد "الدفعة" في الكتل المكانية إلى أبعاد "الارتفاع" و "العرض" ، متبوعة بالاقتصاص بطول أبعاد "الارتفاع" و "العرض".

الطرق العامة

الانتاج <T>
asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T، U يمتد الرقم> BatchToSpace <T>
إنشاء ( نطاق نطاق، المعامل <T> المدخلات، و المعامل <U> المحاصيل، طويل blockSize)
طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية BatchToSpace جديدة.
الانتاج <T>
الانتاج ()
4-D بالشكل `[الدفعة ، الارتفاع ، العرض ، العمق]` ، حيث:

height = height_pad - crop_top - عرض أسفل القاع = width_pad - Crop_left - Crop_left

يجب أن يكون سمة "block_size" سمة أكبر من واحد.

الطرق الموروثة

الطرق العامة

العام الناتج <T> asOutput ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات لعمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. تستخدم هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب المدخلات.

ساكنة العام BatchToSpace <T> إنشاء ( نطاق نطاق، المعامل <T> المدخلات، و المعامل <U> المحاصيل، طويل blockSize)

طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية BatchToSpace جديدة.

العوامل
مجال النطاق الحالي
إدخال 4-D الموتر مع شكل `[دفعة block_size block_size، height_pad / block_size، width_pad / block_size، وعمق]`. لاحظ أن حجم دفعة موتر الإدخال يجب أن يكون قابلاً للقسمة على `block_size * block_size`.
المحاصيل موتر 2-D للأعداد الصحيحة غير السالبة بالشكل `[2، 2]`. يحدد عدد العناصر التي سيتم اقتصاصها من النتيجة الوسيطة عبر الأبعاد المكانية على النحو التالي:

المحاصيل = [[crop_top، crop_bottom]، [crop_left، crop_right]]

عائدات
  • نسخة جديدة من BatchToSpace

العام الناتج <T> الإخراج ()

4-D بالشكل `[الدفعة ، الارتفاع ، العرض ، العمق]` ، حيث:

height = height_pad - crop_top - عرض أسفل القاع = width_pad - Crop_left - Crop_left

يجب أن يكون سمة "block_size" سمة أكبر من واحد. يشير إلى حجم الكتلة.

بعض الأمثلة:

(1) لإدخال التالية من شكل `[4، 1، 1، 1]` وblock_size من 2:

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
 
والموترة الانتاج لديها شكل `[1، 2، 2، 1]` وقيمة:
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
 
(2) لإدخال التالية من شكل `[4، 1، 1، 3]` وblock_size من 2:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
 
والموترة الانتاج لديها شكل `[1، 2، 2، 3]` وقيمة:
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 
(3) لإدخال التالية من شكل `[4، 2، 2، 1]` وblock_size من 2:
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
 
والموترة الانتاج لديها شكل `[1، 4، 4، 1]` وقيمة:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
(4) لإدخال التالية من شكل `[8، 1، 2، 1]` وblock_size من 2:
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
 
والموترة الانتاج لديها شكل `[2، 2، 4، 1]` وقيمة:
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]