tensorflow :: ops :: BatchToSpaceND
#include <array_ops.h>
BatchToSpace para tensores ND do tipo T.
Resumo
Esta operação remodela a dimensão do "lote" 0 em dimensões M + 1
de forma block_shape + [batch]
, intercala esses blocos de volta na grade definida pelas dimensões espaciais [1, ..., M]
, para obter um resultado com o mesma classificação da entrada. As dimensões espaciais desse resultado intermediário são, então, opcionalmente cortadas de acordo com as crops
para produzir a saída. Este é o reverso de SpaceToBatch. Veja abaixo uma descrição precisa.
Argumentos:
- escopo: um objeto Scope
- input: ND com formato
input_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape
, onde spatial_shape tem M dimensões. - block_shape: 1-D com forma
[M]
, todos os valores devem ser> = 1. - colheitas: 2-D com a forma
[M, 2]
, todos os valores devem ser> = 0.crops[i] = [crop_start, crop_end]
especifica a quantidade a recortar da dimensão de entradai + 1
, que corresponde à dimensão espaciali
. É necessário quecrop_start[i] + crop_end[i] <= block_shape[i] * input_shape[i + 1]
.
Esta operação é equivalente às seguintes etapas:
- Remodele a
input
parareshaped
forma: [block_shape [0], ..., block_shape [M-1], lote / prod (block_shape), input_shape [1], ..., input_shape [N-1]] - Dimensões permutadas de
reshaped
para produzirpermuted
de forma [batch / prod (block_shape), input_shape [1], block_shape [0], ..., input_shape [M], block_shape [M-1], input_shape [M + 1] ..., forma_de_entrada [N-1]] - Remodelar
permuted
para produzirreshaped_permuted
de forma [batch / prod (block_shape), input_shape [1] * block_shape [0], ..., input_shape [M] * block_shape [M-1], input_shape [M + 1], .. ., forma_de_entrada [N-1]] - Corte o início e o fim das dimensões
[1, ..., M]
dereshaped_permuted
acordo com ascrops
para produzir a saída de forma: [batch / prod (block_shape), input_shape [1] * block_shape [0] - colheitas [0, 0] - colheitas [0,1], ..., forma_de_entrada [M] * forma_do_bloco [M-1] - colheitas [M-1,0] - colheitas [M-1,1], forma_de_entrada [M + 1] , ..., forma_de_entrada [N-1]]
Alguns exemplos:
(1) Para a seguinte entrada de forma [4, 1, 1, 1]
, block_shape = [2, 2]
e block_shape = [2, 2]
crops = [[0, 0], [0, 0]]
:
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
O tensor de saída tem forma [1, 2, 2, 1]
e valor:
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) Para a seguinte entrada de forma [4, 1, 1, 3]
, block_shape = [2, 2]
e block_shape = [2, 2]
crops = [[0, 0], [0, 0]]
:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
O tensor de saída tem forma [1, 2, 2, 3]
e valor:
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) Para a seguinte entrada de forma [4, 2, 2, 1]
, block_shape = [2, 2]
e 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]]]]
O tensor de saída tem forma [1, 4, 4, 1]
e valor:
x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]], [[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]]
(4) Para a seguinte entrada de forma [8, 1, 3, 1]
, block_shape = [2, 2]
e 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]]]]
O tensor de saída tem forma [2, 2, 4, 1]
e valor:
x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]]], [[[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]]
Retorna:
-
Output
: o tensor de saída.
Construtores e Destruidores | |
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BatchToSpaceND (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input block_shape, :: tensorflow::Input crops) |
Atributos públicos | |
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operation | |
output |
Funções públicas | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Atributos públicos
Operação
Operation operation
resultado
::tensorflow::Output output
Funções públicas
BatchToSpaceND
BatchToSpaceND( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input block_shape, ::tensorflow::Input crops )
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador :: tensorflow :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operador :: tensorflow :: Saída
operator::tensorflow::Output() const