Tensorflow :: ops :: BatchToSpaceND

#include <array_ops.h>

BatchToSpace für ND-Tensoren vom Typ T.

Zusammenfassung

Diese Operation formt die "Stapel" -Dimension 0 in M + 1 Dimensionen der Form block_shape + [batch] , verschachtelt diese Blöcke zurück in das durch die räumlichen Dimensionen [1, ..., M] definierte Gitter, um ein Ergebnis mit dem zu erhalten gleicher Rang wie die Eingabe. Die räumlichen Abmessungen dieses Zwischenergebnisses werden dann optional entsprechend der crops , um die Ausgabe zu erzeugen. Dies ist die Umkehrung von SpaceToBatch. Siehe unten für eine genaue Beschreibung.

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Eingabe: ND mit Form input_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape Form, wobei räumliche Form M Dimensionen hat.
  • block_shape: 1-D mit Form [M] , alle Werte müssen> = 1 sein.
  • Kulturen: 2-D mit der Form [M, 2] , alle Werte müssen> = 0 sein. crops[i] = [crop_start, crop_end] gibt die Menge an Crop aus der Eingabedimension i + 1 , die der räumlichen Dimension i . Es ist erforderlich, dass crop_start[i] + crop_end[i] <= block_shape[i] * input_shape[i + 1] .

Dieser Vorgang entspricht den folgenden Schritten:

  1. input in Form reshaped : [Blockform [0], ..., Blockform [M-1], Batch / Prod (Blockform), Eingabeform [1], ..., Eingabeform [N-1]]
  2. Permutieren Sie die Abmessungen von reshaped , um eine permuted Form zu erzeugen [Stapel / Produkt (Blockform), Eingabeform [1], Blockform [0], ..., Eingabeform [M], Blockform [M-1], Eingabeform [M + 1], ..., input_shape [N-1]]
  3. Umformung permuted , um eine reshaped_permuted Form zu erzeugen [Charge / Produkt (Blockform), Eingabeform [1] * Blockform [0], ..., Eingabeform [M] * Blockform [M-1], Eingabeform [M + 1], .. ., input_shape [N-1]]
  4. Schneiden Sie den Anfang und das Ende der Dimensionen [1, ..., M] von reshaped_permuted entsprechend den crops zu, um die Ausgabe der Form zu erzeugen: [batch / prod (block_shape), input_shape [1] * block_shape [0] - crop [0, 0] - Pflanzen [0,1], ..., Eingabeform [M] * Blockform [M-1] - Pflanzen [M-1,0] - Pflanzen [M-1,1], Eingabeform [M + 1] , ..., input_shape [N-1]]

Einige Beispiele:

(1) Für die folgende Eingabe von Form [4, 1, 1, 1] ist block_shape = [2, 2] und block_shape = [2, 2] crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

Der Ausgangstensor hat Form [1, 2, 2, 1] und Wert:

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

(2) Für die folgende Eingabe von Form [4, 1, 1, 3] ist block_shape = [2, 2] und block_shape = [2, 2] crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

Der Ausgangstensor hat Form [1, 2, 2, 3] und Wert:

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

(3) Für die folgende Eingabe der Form [4, 2, 2, 1] gilt block_shape = [2, 2] und block_shape = [2, 2] crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

Der Ausgangstensor hat Form [1, 4, 4, 1] und Wert:

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

(4) Für die folgende Eingabe der Form [8, 1, 3, 1] gilt block_shape = [2, 2] und block_shape = [2, 2] crops = [[0, 0], [2, 0]] :

x = [[[[0], [1], [3]]], [[[0], [9], [11]]],
     [[[0], [2], [4]]], [[[0], [10], [12]]],
     [[[0], [5], [7]]], [[[0], [13], [15]]],
     [[[0], [6], [8]]], [[[0], [14], [16]]]]

Der Ausgangstensor hat Form [2, 2, 4, 1] und Wert:

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

Kehrt zurück:

  • Output : Der Ausgangstensor.

Konstruktoren und Destruktoren

BatchToSpaceND (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input block_shape, :: tensorflow::Input crops)

Öffentliche Attribute

operation
output

Öffentliche Funktionen

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Ausgabe

::tensorflow::Output output

Öffentliche Funktionen

BatchToSpaceND

 BatchToSpaceND(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input block_shape,
  ::tensorflow::Input crops
)

Knoten

::tensorflow::Node * node() const

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const