SpaceToDepth para tensores de tipo T.
Reorganiza bloques de datos espaciales en profundidad. Más específicamente, esta operación genera una copia del tensor de entrada donde los valores de las dimensiones "alto" y "ancho" se mueven a la dimensión "profundidad". El atributo `block_size` indica el tamaño del bloque de entrada.
* Los bloques que no se superponen de tamaño `block_size x block size` se reorganizan en profundidad en cada ubicación. * La profundidad del tensor de salida es `tamaño_bloque * tamaño_bloque * profundidad_entrada`. * Las coordenadas Y, X dentro de cada bloque de la entrada se convierten en el componente de orden superior del índice del canal de salida. * La altura y el ancho del tensor de entrada deben ser divisibles por block_size.
El atributo `data_format` especifica el diseño de los tensores de entrada y salida con las siguientes opciones: "NHWC": `[ lote, alto, ancho, canales ]` "NCHW": `[ lote, canales, alto, ancho ]` " NCHW_VECT_C": `qint8 [lote, canales / 4, alto, ancho, 4]`
Es útil considerar la operación como la transformación de un tensor 6-D. por ejemplo, para data_format = NHWC, cada elemento en el tensor de entrada se puede especificar mediante 6 coordenadas, ordenadas por importancia de diseño de memoria decreciente como: n,oY,bY,oX,bX,iC (donde n=índice de lote, oX, oY significa X o coordenadas Y dentro de la imagen de salida, bX, bY significa coordenadas dentro del bloque de entrada, iC significa canales de entrada). La salida sería una transposición al siguiente diseño: n,oY,oX,bY,bX,iC
Esta operación es útil para cambiar el tamaño de las activaciones entre convoluciones (pero manteniendo todos los datos), por ejemplo, en lugar de agruparlos. También es útil para entrenar modelos puramente convolucionales.
Por ejemplo, dada una entrada de forma `[1, 2, 2, 1]`, formato_datos = "NHWC" y tamaño_bloque = 2:
x = [[[[1], [2]],
[[3], [4]]]]
[[[[1, 2, 3, 4]]]]
Para un tensor de entrada con mayor profundidad, aquí con forma `[1, 2, 2, 3]`, por ejemplo
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
[[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
x = [[[[1], [2], [5], [6]],
[[3], [4], [7], [8]],
[[9], [10], [13], [14]],
[[11], [12], [15], [16]]]]
x = [[[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]],
[[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]]]]
Clases anidadas
| clase | Opciones de espacio a profundidad | Atributos opcionales para SpaceToDepth | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estático <T extiende TType > SpaceToDepth <T> | crear (alcance alcance , entrada de operando <T>, tamaño de bloque largo, opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SpaceToDepth. |
| Opciones estáticas de SpaceToDepth | formato de datos (formato de datos de cadena) |
| Salida <T> | producción () |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
creación pública estática de SpaceToDepth <T> (alcance del alcance, entrada del operando <T>, tamaño de bloque largo, opciones... )
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SpaceToDepth.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| tamaño del bloque | El tamaño del bloque espacial. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de SpaceToDepth