SpaceToBatch

lớp cuối cùng công khai SpaceToBatch

SpaceToBatch dành cho tensor 4-D loại T.

Đây là phiên bản kế thừa của SpaceToBatchND tổng quát hơn.

Zero-pad và sau đó sắp xếp lại (hoán vị) các khối dữ liệu không gian thành hàng loạt. Cụ thể hơn, hoạt động này tạo ra một bản sao của tensor đầu vào trong đó các giá trị từ chiều `height` và `width` được di chuyển sang chiều `batch`. Sau phần đệm bằng 0, cả `chiều cao` và `chiều rộng` của đầu vào phải chia hết cho kích thước khối.

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công khai

Đầu ra <T>
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
tĩnh <T mở rộng TType > SpaceToBatch <T>
tạo ( Phạm vi phạm vi, đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng <? mở rộng TNumber > phần đệm, Kích thước khối dài)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SpaceToBatch mới.
Đầu ra <T>
đầu ra ()

Phương pháp kế thừa

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "SpaceToBatch"

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai <T> asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

tĩnh công khai SpaceToBatch <T> tạo (Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng <? mở rộng TNumber > phần đệm, Kích thước khối dài)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SpaceToBatch mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
đầu vào 4-D với hình dạng `[lô, chiều cao, chiều rộng, chiều sâu]`.
phần đệm Tenxơ 2-D của các số nguyên không âm có hình dạng `[2, 2]`. Nó chỉ định phần đệm của đầu vào bằng các số 0 trên các kích thước không gian như sau:

phần đệm = [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]

Kích thước không gian hiệu dụng của tenxơ đầu vào không đệm sẽ là:

Height_pad = pad_top + chiều cao + pad_bottom width_pad = pad_left + width + pad_right

Attr `block_size` phải lớn hơn một. Nó chỉ ra kích thước khối.

* Các khối không chồng chéo có kích thước `block_size x block size` theo chiều cao và chiều rộng được sắp xếp lại thành kích thước lô tại mỗi vị trí. * Lô của tensor đầu ra là `batch * block_size * block_size`. * Cả Height_pad và width_pad đều phải chia hết cho block_size.

Hình dạng của đầu ra sẽ là:

[batch block_size block_size, Height_pad/block_size, width_pad/block_size, chiều sâu]

Vài ví dụ:

(1) Đối với đầu vào sau của hình `[1, 2, 2, 1]` và block_size là 2: 

x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
Tenxor đầu ra có hình dạng `[4, 1, 1, 1]` và giá trị: 
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
(2) Đối với đầu vào sau của hình `[1, 2, 2, 3]` và block_size là 2: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
Tenxor đầu ra có hình dạng `[4, 1, 1, 3]` và giá trị: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
(3) Đối với đầu vào sau của hình `[1, 4, 4, 1]` và block_size là 2: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
Tenxor đầu ra có hình dạng `[4, 2, 2, 1]` và giá trị: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
(4) Đối với đầu vào sau của hình `[2, 2, 4, 1]` và block_size là 2: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]]],
      [[[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
Tenxor đầu ra có hình dạng `[8, 1, 2, 1]` và giá trị: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
Trong số những hoạt động khác, thao tác này rất hữu ích để giảm sự tích chập nhĩ thành tích chập đều.

Trả lại
  • một phiên bản mới của SpaceToBatch

Đầu ra công khai đầu ra <T> ()