SpaceToBatch

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস SpaceToBatch

T টাইপের 4-D টেনসরের জন্য SpaceToBatch।

এটি আরও সাধারণ SpaceToBatchND-এর একটি উত্তরাধিকার সংস্করণ।

জিরো-প্যাড এবং তারপর ব্যাচে স্থানিক ডেটার ব্লকগুলিকে (পারমিউট) পুনর্বিন্যাস করে। আরও বিশেষভাবে, এই অপটি ইনপুট টেনসরের একটি অনুলিপি আউটপুট করে যেখানে `উচ্চতা` এবং `প্রস্থ` মাত্রা থেকে মান `ব্যাচ` মাত্রায় সরানো হয়। শূন্য-প্যাডিংয়ের পরে, ইনপুটের `উচ্চতা` এবং `প্রস্থ` উভয়ই ব্লকের আকার দ্বারা বিভাজ্য হতে হবে।

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <T TType > SpaceToBatch <T> প্রসারিত করে
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> ইনপুট, Operand <? প্রসারিত TNumber > প্যাডিং, লং ব্লক সাইজ)
একটি নতুন SpaceToBatch অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <T>
আউটপুট ()

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "SpaceToBatch"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক SpaceToBatch <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> ইনপুট, Operand <? প্রসারিত TNumber > প্যাডিং, লং ব্লক সাইজ)

একটি নতুন SpaceToBatch অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট 4-D আকৃতির সাথে `[ব্যাচ, উচ্চতা, প্রস্থ, গভীরতা]`।
প্যাডিং `[2, 2]` আকৃতি সহ অ-ঋণাত্মক পূর্ণসংখ্যার 2-D টেনসর। এটি নিম্নরূপ স্থানিক মাত্রা জুড়ে শূন্য সহ ইনপুটের প্যাডিং নির্দিষ্ট করে:

প্যাডিং = [[প্যাড_টপ, প্যাড_বটম], [প্যাড_বাম, প্যাড_ডান]]

শূন্য-প্যাডেড ইনপুট টেনসরের কার্যকর স্থানিক মাত্রাগুলি হবে:

height_pad = pad_top + উচ্চতা + pad_bottom width_pad = pad_left + প্রস্থ + pad_right

attr `block_size` একের বেশি হতে হবে। এটি ব্লকের আকার নির্দেশ করে।

* উচ্চতা এবং প্রস্থের মাত্রায় `block_size x ব্লক সাইজ` আকারের নন-ওভারল্যাপিং ব্লকগুলি প্রতিটি অবস্থানে ব্যাচের মাত্রায় পুনর্বিন্যাস করা হয়। * আউটপুট টেনসরের ব্যাচ হল `ব্যাচ * ব্লক_সাইজ * ব্লক_সাইজ'। * উচ্চতা_প্যাড এবং প্রস্থ_প্যাড উভয়ই ব্লক_সাইজ দ্বারা বিভাজ্য হতে হবে।

আউটপুট আকৃতি হবে:

[ব্যাচ ব্লক_সাইজ block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth]

কিছু উদাহরণ:

(1) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুটের জন্য `[1, 2, 2, 1]` এবং 2 এর ব্লক_সাইজ: 

x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে `[4, 1, 1, 1]` এবং মান: 
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
(2) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুটের জন্য `[1, 2, 2, 3]` এবং 2 এর ব্লক_সাইজ: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে `[4, 1, 1, 3]` এবং মান: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
(3) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট `[1, 4, 4, 1]` এবং 2 এর ব্লক_সাইজের জন্য: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে `[4, 2, 2, 1]` এবং মান: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
(4) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট `[2, 2, 4, 1]` এবং 2 এর ব্লক_সাইজের জন্য: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]]],
      [[[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে `[8, 1, 2, 1]` এবং মান: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
অন্যদের মধ্যে, এই অপারেশনটি অ্যাট্রাস কনভলিউশনকে নিয়মিত কনভলিউশনে কমানোর জন্য কার্যকর।

রিটার্নস
  • SpaceToBatch এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()