SpaceToBatch para tensores 4-D do tipo T.
Esta é uma versão legada do SpaceToBatchND mais geral.
Zero-pads e, em seguida, reorganiza (permuta) blocos de dados espaciais em lote. Mais especificamente, esta operação gera uma cópia do tensor de entrada onde os valores das dimensões `height` e `width` são movidos para a dimensão `batch`. Após o preenchimento de zeros, a `altura` e a `largura` da entrada devem ser divisíveis pelo tamanho do bloco.
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
Saída <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estático <T estende TType > SpaceToBatch <T> | create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, operando <? estende TNumber > preenchimentos, tamanho de bloco longo) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SpaceToBatch. |
Saída <T> | saída () |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
Saída pública <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static SpaceToBatch <T> create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, operando <? estende TNumber > preenchimentos, tamanho de bloco longo)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SpaceToBatch.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
---|---|
entrada | 4-D com forma `[lote, altura, largura, profundidade]`. |
preenchimentos | Tensor 2-D de inteiros não negativos com forma `[2, 2]`. Ele especifica o preenchimento da entrada com zeros nas dimensões espaciais da seguinte forma: preenchimentos = [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]] As dimensões espaciais efetivas do tensor de entrada preenchido com zeros serão: height_pad = pad_top + altura + pad_bottom width_pad = pad_left + largura + pad_right O atributo `block_size` deve ser maior que um. Indica o tamanho do bloco. * Blocos não sobrepostos de tamanho `block_size x block size` nas dimensões de altura e largura são reorganizados na dimensão de lote em cada local. * O lote do tensor de saída é `batch * block_size * block_size`. * Height_pad e width_pad devem ser divisíveis por block_size. A forma da saída será: [lote block_size block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, profundidade] Alguns exemplos: (1) Para a seguinte entrada de formato `[1, 2, 2, 1]` e block_size de 2: O tensor de saída tem forma `[4, 1, 1, 1]` e valor: (2) Para a seguinte entrada de formato `[1, 2, 2, 3]` e block_size de 2: O tensor de saída tem forma `[4, 1, 1, 3]` e valor: (3) Para a seguinte entrada de formato `[1, 4, 4, 1]` e block_size de 2: O tensor de saída tem forma `[4, 2, 2, 1]` e valor: (4) Para a seguinte entrada de formato `[2, 2, 4, 1]` e block_size de 2: O tensor de saída tem formato `[8, 1, 2, 1]` e valor: Entre outras, esta operação é útil para reduzir a convolução atrosa em convolução regular. |
Devoluções
- uma nova instância do SpaceToBatch