ExtractImagePatches

공개 최종 클래스 ExtractImagePatches

'이미지'에서 '패치'를 추출하여 '깊이' 출력 차원에 넣습니다.

상수

끈

OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TType을 확장합니다. > ExtractImagePatches <T>	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 이미지, List<Long> ksizes, List<Long> 보폭, List<Long> 속도, 문자열 패딩) 새로운 ExtractImagePatches 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>	패치 () "깊이" 차원에서 벡터화된 `ksize_rows x ksize_cols x 깊이` 크기의 이미지 패치를 포함하는 `[batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * 깊이]` 형태의 4차원 텐서.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.Operand 에서

추상 출력 <T>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
추상 T	텐서 () 이 피연산자의 텐서를 반환합니다.
추상 모양	모양 () 이 피연산자의 Output 에서 ​​참조하는 텐서의 (아마도 부분적으로 알려진) 모양을 반환합니다.
추상 클래스<T>	유형 () 이 피연산자의 텐서 유형을 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.ndarray.Shaped 에서

추상 정수	순위 ()
추상 모양	모양 ()
추상적인 긴	사이즈 () 이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "ExtractImagePatches"

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

공개 정적 ExtractImagePatches <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 이미지, List<Long> ksizes, List<Long> 보폭, List<Long> 속도, 문자열 패딩)

새로운 ExtractImagePatches 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
이미지	'[batch, in_rows, in_cols, 깊이]' 형태의 4차원 텐서.
k크기	'이미지'의 각 차원에 대한 슬라이딩 창의 크기입니다.
큰 걸음	이미지에서 연속된 두 패치의 중심이 얼마나 멀리 떨어져 있는지입니다. '[1, stride_rows, stride_cols, 1]'이어야 합니다.
요금	'[1, rate_rows, rate_cols, 1]'이어야 합니다. 이는 입력 보폭으로, 두 개의 연속 패치 샘플이 입력에 얼마나 멀리 있는지 지정합니다. `patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1)`으로 패치를 추출한 후 `rates` 인자로 공간적으로 서브샘플링하는 것과 같습니다. 이는 확장된(일명 Atrous) 컨볼루션의 'rate'와 동일합니다.
심	사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.

보고

• ExtractImagePatches의 새 인스턴스

공개 출력 <T> 패치 ()

"깊이" 차원에서 벡터화된 `ksize_rows x ksize_cols x 깊이` 크기의 이미지 패치를 포함하는 `[batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * 깊이]` 형태의 4차원 텐서. 'out_rows' 및 'out_cols'는 출력 패치의 크기입니다.