ExtractVolumePatches

publik ExtractVolumePatches kelas akhir

Ekstrak `patches` dari `input` dan letakkan di dimensi output `"depth"`. Ekstensi 3D dari `extract_image_patches`.

Metode Publik

Output <T>	asOutput () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T meluas Nomor> ExtractVolumePatches <T>	membuat ( Lingkup lingkup, Operan <T> masukan, Daftar <Panjang> ksizes, Daftar <Panjang> langkah, String padding) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ExtractVolumePatches baru.
Output <T>	patch () Tensor 5-D dengan bentuk `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth]` berisi patch dengan ukuran `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth` yang divektorkan dalam dimensi "kedalaman".

Metode yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean akhir	sama (Object obj)
akhir	hashCode ()
Operasi	op () Mengembalikan mendasari Operation
string terakhir	toString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama (Object arg0)
Kelas terakhir<?>	getClass ()
ke dalam	hashCode ()
kekosongan akhir	notify ()
kekosongan akhir	notifyAll ()
Rangkaian	toString ()
kekosongan akhir	menunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan akhir	menunggu (arg0 panjang)
kekosongan akhir	menunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

abstrak Keluaran <T>

asOutput () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Metode Publik

publik Keluaran <T> asOutput ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static ExtractVolumePatches <T> membuat ( Lingkup lingkup, Operan <T> masukan, Daftar <Panjang> ksizes, Daftar <Panjang> langkah, String padding)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ExtractVolumePatches baru.

Parameter

cakupan	lingkup saat ini
memasukkan	Tensor 5-D dengan bentuk `[batch, in_planes, in_rows, in_cols, depth]`.
ukuran	Ukuran jendela geser untuk setiap dimensi `input`.
langkah	Panjang 1-D 5. Seberapa jauh pusat dari dua tambalan berurutan berada di `input`. Harus berupa: `[1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1]`.
lapisan	Jenis algoritma padding yang digunakan. Atribut yang berhubungan dengan ukuran yang ditentukan sebagai berikut: ksizes = [1, ksize_planes, ksize_rows, ksize_cols, 1] strides = [1, stride_planes, strides_rows, strides_cols, 1]

Kembali

• contoh baru dari ExtractVolumePatches

publik Keluaran <T> patch ()

Tensor 5-D dengan bentuk `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth]` berisi patch dengan ukuran `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth` yang divektorkan dalam dimensi "kedalaman". Catatan `out_planes`, `out_rows` dan `out_cols` adalah dimensi dari patch keluaran.