SpaceToDepth

パブリック最終クラスSpaceToDepth

T 型のテンソルの SpaceToDepth。

空間データのブロックを深度に再配置します。より具体的には、この操作は、「高さ」次元と「幅」次元の値が「深さ」次元に移動された入力テンソルのコピーを出力します。属性「block_size」は入力ブロックのサイズを示します。

* サイズ `block_size x block size` の重複しないブロックは、各位置の深さに再配置されます。 * 出力テンソルの深さは `block_size * block_size * input_ Depth` です。 * 入力の各ブロック内の Y、X 座標は、出力チャネル インデックスの上位コンポーネントになります。 * 入力テンソルの高さと幅は block_size で割り切れる必要があります。

`data_format` 属性は、次のオプションを使用して入力テンソルと出力テンソルのレイアウトを指定します: "NHWC": `[ バッチ、高さ、幅、チャネル ]` "NCHW": `[ バッチ、チャネル、高さ、幅 ]` " NCHW_VECT_C": `qint8 [バッチ、チャネル / 4、高さ、幅、4 ]`

この操作を 6 次元テンソルの変換として考えると便利です。たとえば、data_format = NHWC の場合、入力テンソルの各要素は 6 つの座標を介して指定でき、メモリ レイアウトの重要性の降順に次のように並べられます: n,oY,bY,oX,bX,iC (ここで、n=バッチ インデックス、oX、oY は X を意味します)または出力画像内の Y 座標、bX、bY は入力ブロック内の座標を意味し、iC は入力チャンネルを意味します)。出力は次のレイアウトに転置されます: n、oY、oX、bY、bX、iC

この操作は、たとえばプールする代わりに、畳み込み間のアクティベーションのサイズを変更する場合に役立ちます (ただし、すべてのデータは保持します)。純粋に畳み込みモデルをトレーニングする場合にも役立ちます。

たとえば、入力形状 `[1, 2, 2, 1]`、data_format = "NHWC"、block_size = 2 の場合、次のようになります。

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

この操作は、形状 `[1, 1, 1, 4]` のテンソルを出力します。

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

ここで、入力には 1 のバッチがあり、各バッチ要素の形状は `[2, 2, 1]` です。対応する出力は 1 つの要素 (つまり、幅と高さは両方とも 1) を持ち、深さは 4 チャネルになります。 (1 * ブロックサイズ * ブロックサイズ)。出力要素の形状は `[1, 1, 4]` です。

より深い深さの入力テンソルの場合、ここでは形状 `[1, 2, 2, 3]` になります。例:

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

block_size が 2 の場合、この操作は次の形状 `[1, 1, 1, 12]` のテンソルを返します。

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

同様に、形状 `[1 4 4 1]` とブロック サイズ 2 の次の入力の場合:

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

演算子は、次の形状 `[1 2 2 4]` のテンソルを返します。

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

ネストされたクラス

クラス

SpaceToDepth.オプション

SpaceToDepthのオプションの属性

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>	asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > SpaceToDepth <T>	create (スコープscope、オペランド<T>入力、Long blockSize、オプション...オプション) 新しい SpaceToDepth 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
静的SpaceToDepth.Options	dataFormat (文字列データ形式)
出力<T>	出力()

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード()
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getClass ()
整数	ハッシュコード()
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

インターフェースorg.tensorflow.Operandから

抽象出力<T>	asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
抽象的なT	asTensor () このオペランドのテンソルを返します。
抽象的な形	形（） このオペランドのOutputによって参照されるテンソルの (おそらく部分的に既知の) 形状を返します。
抽象クラス<T>	タイプ（） このオペランドのテンソル型を返します。

インターフェースorg.tensorflow.ndarray.Shapedから

抽象整数	ランク（）
抽象的な形	形（）
抽象的な長い	サイズ（） このコンテナの合計サイズを値の数で計算して返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "SpaceToDepth"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static SpaceToDepth <T> create (スコープスコープ、オペランド<T> 入力、Long blockSize、オプション...オプション)

新しい SpaceToDepth 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメータ

範囲	現在のスコープ
ブロックサイズ	空間ブロックのサイズ。
オプション	オプションの属性値を持ちます

返品

• SpaceToDepth の新しいインスタンス

public static SpaceToDepth.Options dataFormat (String dataFormat)

public出力<T>出力()