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

SpaceToBatchNd

فئة العام النهائي SpaceToBatchNd

SpaceToBatch لموترات ND من النوع T.

تقسم هذه العملية الأبعاد "المكانية" `[1 ، ... ، M]` للإدخال في شبكة من كتل الشكل "block_shape" ، وتشتمل هذه الكتل مع بُعد "الدُفعة" (0) مثل تلك الموجودة في الإخراج ، الأبعاد المكانية "[1 ، ... ، M]" تتوافق مع الموضع داخل الشبكة ، ويجمع بُعد الدُفعة بين كل من الموضع داخل الكتلة المكانية وموضع الدُفعة الأصلي. قبل التقسيم إلى كتل ، تكون الأبعاد المكانية للمدخلات اختيارية مبطنة بصفر وفقًا لـ "الحشوات". انظر أدناه للحصول على وصف دقيق.

هذه العملية تعادل الخطوات التالية:

1. وضع وسادة صفرية على بداية ونهاية الأبعاد "[1، ...، M]" للمدخلات وفقًا لـ "الحشوات" لإنتاج "مبطن" للشكل "شكل_مبطن".

2. إعادة تشكيل "مبطن" إلى "إعادة تشكيلها" للشكل:

[الدفعة] + [padded_shape [1] / block_shape [0]، block_shape [0]، ...، padded_shape [M] / block_shape [M-1]، block_shape [M-1]] + المتبقي

3. تباعد أبعاد "إعادة تشكيل_المبطن" لإنتاج "مبطنة_شكلية متباينة" للشكل:

block_shape + [الدفعة] + [padded_shape [1] / block_shape [0]، ...، padded_shape [M] / block_shape [M-1]] + الأشكال المتبقية

4. إعادة تشكيل "permuted_reshaped_padded" لتسوية "block_shape" في أبعاد الدُفعة ، مما ينتج عنه موتر إخراج للشكل:

[الدُفعة * المنتج (block_shape)] + [شكل_مبطن [1] / block_shape [0] ، ... ، شكل_مبطن [M] / block_shape [M-1]] + الشكل المتبقي

بعض الأمثلة:

(1) للمدخلات التالية من الشكل `[1، 2، 2، 1]` ، `block_shape = [2، 2]` و `الحشو = [[0، 0]، [0، 0]]`:

x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
 
موتر الإخراج له شكل `[4، 1، 1، 1]` والقيمة:
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
 
(2) للمدخلات التالية للشكل `[1، 2، 2، 3]` ، `block_shape = [ 2، 2] `and` paddings = [[0، 0]، [0، 0]] `:
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 
موتر الإخراج له شكل` [4، 1، 1، 3] `والقيمة:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
 
(3) للمدخلات التالية من الشكل `[1 ، 4 ، 4 ، 1]` ، `block_shape = [2 ، 2]` ، و `الحشوات = [[0 ، 0] ، [0 ، 0]`:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
موتر الإخراج له شكل `[4، 2، 2، 1]` والقيمة:
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
 
(4) للمدخلات التالية للشكل `[2، 2، 4، 1]`، block_shape = `[[ 2، 2] `and paddings =` [[0، 0]، [2، 0]] `:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]]],
      [[[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
موتر الإخراج له شكل` [8، 1، 3، 1] `والقيمة:
x = [[[[0], [1], [3]]], [[[0], [9], [11]]],
      [[[0], [2], [4]]], [[[0], [10], [12]]],
      [[[0], [5], [7]]], [[[0], [13], [15]]],
      [[[0], [6], [8]]], [[[0], [14], [16]]]]
 
من بين أمور أخرى ، هذه العملية مفيدة لتقليل الالتواء الأذيني إلى الالتواء المنتظم.

الطرق العامة

الإخراج <T>
asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T ، U يمتد الرقم ، V يمتد الرقم> SpaceToBatchNd <T>
إنشاء ( نطاق النطاق ، عامل التشغيل <T> الإدخال ، عامل التشغيل <U> blockShape ، عامل التشغيل <V> الحشو)
طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية SpaceToBatchNd جديدة.
الإخراج <T>

الطرق الموروثة

الطرق العامة

الإخراج العام <T> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

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

عام ثابت SpaceToBatchNd <T> إنشاء ( نطاق النطاق ، عامل التشغيل <T> الإدخال ، عامل التشغيل <U> blockShape ، عامل التشغيل <V> الحشوات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية SpaceToBatchNd جديدة.

المعلمات
مجال النطاق الحالي
إدخال ND بالشكل `input_shape = [دُفعة] + spatial_shape + المتبقي_شكل` ، حيث spatial_shape لها أبعاد` M`.
كتلة 1-D بالشكل `[M]` ، يجب أن تكون جميع القيم> = 1.
الحشوات 2-D بالشكل `[M، 2]` ، يجب أن تكون جميع القيم> = 0. تحدد الحشوة [i] = [pad_start، pad_end] `المساحة المتروكة لبعد الإدخال` i + 1` ، والذي يتوافق مع البعد المكاني "أنا". يجب أن يقسم "block_shape [i]` "input_shape [i + 1] + pad_start + pad_end".
عائدات
  • مثيل جديد من SpaceToBatchNd

الإخراج العام <T> الإخراج ()