tensorflow:: אופס:: BatchToSpaceND

#include <array_ops.h>

BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T.

תַקצִיר

פעולה זו מעצבת מחדש את הממד "אצווה" 0 למימדים M + 1 של הצורה block_shape + [batch] , משלבת את הבלוקים האלה בחזרה לרשת המוגדרת על ידי הממדים המרחביים [1, ..., M] , כדי לקבל תוצאה עם ה- אותה דירוג כמו הקלט. לאחר מכן, הממדים המרחביים של תוצאת ביניים זו נחתכים באופן אופציונלי לפי crops כדי להפיק את הפלט. זה ההפך של SpaceToBatch. ראה להלן לתיאור מדויק.

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• קלט: ND עם צורה input_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape , כאשר ל- spatial_shape יש ממדי M.
• block_shape: 1-D עם צורה [M] , כל הערכים חייבים להיות >= 1.
• יבולים: 2-D עם צורה [M, 2] , כל הערכים חייבים להיות >= 0. crops[i] = [crop_start, crop_end] מציין את הכמות לחתוך מממד הקלט i + 1 , התואם לממד המרחבי i . זה נדרש ש- crop_start[i] + crop_end[i] <= block_shape[i] * input_shape[i + 1] .

פעולה זו מקבילה לשלבים הבאים:

1. עצב מחדש input לצורה reshaped של הצורה: [block_shape[0], ..., block_shape[M-1], batch / prod(block_shape), input_shape[1], ..., input_shape[N-1]]
2. המרת מידות של reshaped כדי לייצר צורה permuted [אצווה / prod(בלוק_צורה),צורה_כניסה[1], צורת_חסימה[0], ..., צורת_קלט[M], צורה_בלוק[M-1],צורה_קלט[M+1], ..., input_shape[N-1]]
3. צורה מחדש permuted כדי לייצר reshaped_permuted של צורה [אצווה / prod(block_shape),input_shape[1] * block_shape[0], ..., input_shape[M] * block_shape[M-1],input_shape[M+1], .. ., input_shape[N-1]]
4. חתוך את ההתחלה והסוף של הממדים [1, ..., M] של reshaped_permuted לפי crops כדי להפיק את הפלט של צורה: [batch / prod(block_shape),input_shape[1] * block_shape[0] - crops[0, 0] - גידולים[0,1], ..., צורת_קלט[M] *צורה_חסימה[M-1] - גידולים[M-1,0] - גידולים[M-1,1],צורה_קלט[M+1] , ..., input_shape[N-1]]

כמה דוגמאות:

(1) עבור הקלט הבא של צורה [4, 1, 1, 1] , block_shape = [2, 2] , ו- crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

לטנסור הפלט יש צורה [1, 2, 2, 1] וערך:

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

(2) עבור הקלט הבא של צורה [4, 1, 1, 3] , block_shape = [2, 2] , ו- crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

לטנסור הפלט יש צורה [1, 2, 2, 3] וערך:

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

(3) עבור הקלט הבא של צורה [4, 2, 2, 1] , block_shape = [2, 2] , ו- crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

לטנסור הפלט יש צורה [1, 4, 4, 1] וערך:

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

(4) עבור הקלט הבא של צורה [8, 1, 3, 1] , block_shape = [2, 2] , ו- 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]]]]

לטנזור הפלט יש צורה [2, 2, 4, 1] וערך:

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

החזרות:

• Output : טנסור הפלט.

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

תכונות ציבוריות
operation	Operation
output	:: tensorflow::Output

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

תכונות ציבוריות

מִבצָע

Operation operation

תְפוּקָה

::tensorflow::Output output

תפקידים ציבוריים

BatchToSpaceND

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

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

מפעיל::tensorflow::קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור::tensorflow::פלט

 operator::tensorflow::Output() const