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SpaceToBatch

SpaceToBatch classe final pública

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 produz uma cópia do tensor de entrada onde os valores das dimensões `altura` e` largura` são movidos para a dimensão `lote`. Após o preenchimento de zero, tanto a `altura` quanto a` largura` da entrada devem ser divisíveis pelo tamanho do bloco.

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

Output <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
estática <T estende TType > SpaceToBatch <T>	criar ( Scope escopo, Operando <T> de entrada, Operando <? estende TNumber > paddings, Longo BLOCKSIZE) Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SpaceToBatch.
Output <T>	saída ()

Métodos herdados

De classe org.tensorflow.op.RawOp

final booleano	é igual a (obj Object)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única `Operation` .
corda final	toString ()

Da classe java.lang.Object

boleano	equals (arg0 Object)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notifyAll ()
Corda	toString ()
vazio final	wait (longa arg0, int arg1)
vazio final	wait (arg0 de comprimento)
vazio final	wait ()

A partir da interface org.tensorflow.op.Op

abstrato ExecutionEnvironment	env () Retorne o ambiente de execução em que este op foi criado.
abstrato Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única `Operation` .

A partir da interface org.tensorflow.Operand

abstrato Output <T>	asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor.
T abstrato	asTensor () Retorna o tensor neste operando.
abstrato Forma	forma () Retorna o (possivelmente parcialmente conhecida) forma do tensor referido pela `Output` deste operando.
Classe abstrata <T>	digitar () Retorna o tipo de tensor deste operando

A partir da interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrato int	Rank ()
abstrato Forma	forma ()
abstrato longo	tamanho () Calcula e retorna o tamanho total deste contêiner, em número de valores.

Constantes

nome_op final String public static

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "SpaceToBatch"

Métodos Públicos

pública Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para as 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 ( Scope escopo, Operando <T> entrada, Operando <? estende TNumber > paddings, Long blockSize)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SpaceToBatch.

Parâmetros

alcance escopo atual

entrada 4-D com forma `[lote, altura, largura, profundidade]`.

recheios

alcance	escopo atual
entrada	4-D com forma `[lote, altura, largura, profundidade]`.
recheios	Tensor 2-D de inteiros não negativos com a forma `[2, 2]`. Ele especifica o preenchimento da entrada com zeros nas dimensões espaciais da seguinte maneira: paddings = [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]] As dimensões espaciais efetivas do tensor de entrada preenchido com zero serão: height_pad = pad_top + height + pad_bottom width_pad = pad_left + width + pad_right O attr `block_size` deve ser maior que um. Indica o tamanho do bloco. * Os blocos não sobrepostos de tamanho `block_size x tamanho do bloco` nas dimensões de altura e largura são reorganizados na dimensão do lote em cada local. * O lote do tensor de saída é `batch * block_size * block_size`. * Tanto height_pad quanto 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 forma `[1, 2, 2, 1]` e block_size de 2: `x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]` O tensor de saída tem a forma `[4, 1, 1, 1]` e valor: `[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]` (2) Para a seguinte entrada de forma `[1, 2, 2, 3]` e block_size de 2: `x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]` o tensor de saída tem a forma `[4, 1, 1, 3]` e valor: `[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]` (3) Para a seguinte entrada de forma `[1, 4, 4, 1]` e block_size de 2: `x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]], [[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]]` o tensor de saída tem a forma `[4, 2, 2, 1]` e valor: `x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]], [[[2], [4]], [[10], [12]]], [[[5], [7]], [[13], [15]]], [[[6], [8]], [[14], [16]]]]` (4) Para o seguinte entrada de forma `[2, 2, 4, 1]` e block_size de 2: `x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]]], [[[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]]` o tensor de saída tem a forma `[8, 1, 2, 1]` e valor: `x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]], [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]` Entre outras, esta operação é útil para reduzir a convolução atrosa em convolução regular.

Tensor 2-D de inteiros não negativos com a forma `[2, 2]`. Ele especifica o preenchimento da entrada com zeros nas dimensões espaciais da seguinte maneira:

paddings = [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]

As dimensões espaciais efetivas do tensor de entrada preenchido com zero serão:

height_pad = pad_top + height + pad_bottom width_pad = pad_left + width + pad_right

O attr `block_size` deve ser maior que um. Indica o tamanho do bloco.

* Os blocos não sobrepostos de tamanho `block_size x tamanho do bloco` nas dimensões de altura e largura são reorganizados na dimensão do lote em cada local. * O lote do tensor de saída é `batch * block_size * block_size`. * Tanto height_pad quanto 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 forma `[1, 2, 2, 1]` e block_size de 2:

x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]

O tensor de saída tem a forma `[4, 1, 1, 1]` e valor:

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]

(2) Para a seguinte entrada de forma `[1, 2, 2, 3]` e block_size de 2:

x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]

o tensor de saída tem a forma `[4, 1, 1, 3]` e valor:

[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]

(3) Para a seguinte entrada de forma `[1, 4, 4, 1]` e block_size de 2:

x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]

o tensor de saída tem a forma `[4, 2, 2, 1]` e valor:

x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]

(4) Para o seguinte entrada de forma `[2, 2, 4, 1]` e block_size de 2:

x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]]],
      [[[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]

o tensor de saída tem a forma `[8, 1, 2, 1]` e valor:

x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]

Entre outras, esta operação é útil para reduzir a convolução atrosa em convolução regular.

Devoluções

uma nova instância de SpaceToBatch

SpaceToBatch

Constantes

Métodos Públicos

Métodos herdados

Constantes

nome_op final String public static

Métodos Públicos

pública Output <T> asOutput ()

public static SpaceToBatch <T> create ( Scope escopo, Operando <T> entrada, Operando <? estende TNumber > paddings, Long blockSize)

Parâmetros

Devoluções

pública Output <T> de saída ()