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टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: बैचचोस्पेस

#include <array_ops.h>

4-D दसियों प्रकार के टी के लिए बैचोस्पेस ।

सारांश

यह सामान्य BatchToSpaceND का एक विरासत संस्करण है।

स्थानिक डेटा के ब्लॉक में बैच से डेटा (परमिट) डेटा, इसके बाद फसल। यह SpaceToBatch का रिवर्स ट्रांसफॉर्मेशन है। अधिक विशेष रूप से, यह op इनपुट टेंसर की एक प्रति को आउटपुट करता है जहां batch आयाम से मान को स्थानिक ब्लॉकों में height और width आयामों में स्थानांतरित किया जाता है, इसके बाद height और width आयामों के साथ फसल होती है।

तर्क:

गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
इनपुट: आकार के साथ 4-डी टेंसर [batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth] । ध्यान दें कि इनपुट टेंसर का बैच आकार block_size * block_size द्वारा विभाज्य होना चाहिए।
फसलें: आकार के साथ गैर-नकारात्मक पूर्णांक के 2-डी टेंसर [2, 2] । यह निर्दिष्ट करता है कि स्थानिक आयाम भर में मध्यवर्ती परिणाम से कितने तत्व फसल लेते हैं:
```
crops = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]
```

रिटर्न:

Output : आकार के साथ 4-डी [batch, height, width, depth] , जहां:
```
height = height_pad - crop_top - crop_bottom
width = width_pad - crop_left - crop_right
```

block_size एक से अधिक होना चाहिए। यह ब्लॉक आकार को इंगित करता है।

कुछ उदाहरण:

(1) आकृति के निम्नलिखित इनपुट के लिए [4, 1, 1, 1] और 2 का block_size:

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

आउटपुट टेंसर का आकार [1, 2, 2, 1] और मूल्य है:

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

(2) आकृति के निम्नलिखित इनपुट के लिए [4, 1, 1, 3] और 2 का block_size:

04d33332480

आउटपुट टेंसर का आकार [1, 2, 2, 3] और मूल्य है:

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

(3) आकृति के निम्नलिखित इनपुट के लिए [4, 2, 2, 1] और 2 का block_size:

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

आउटपुट टेंसर का आकार [1, 4, 4, 1] और मूल्य है:

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

(4) आकृति के निम्नलिखित इनपुट के लिए [8, 1, 2, 1] और 2 का block_size:

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

आउटपुट टेंसर का आकार [2, 2, 4, 1] और मूल्य है:

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

है

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स
`BatchToSpace (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input crops, int64 block_size)`

सार्वजनिक विशेषताएँ
`operation`	`Operation`
`output`	`:: tensorflow::Output`

सार्वजनिक कार्य
`node () const`	`::tensorflow::Node *`
`operator::tensorflow::Input () const`
`operator::tensorflow::Output () const`

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

उत्पादन

::tensorflow::Output output

सार्वजनिक कार्य

बैचचोस्पेस

02332ae0

नोड

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const

है

ऑपरेटर :: टेंसोफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: बैचचोस्पेस

सारांश

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

सार्वजनिक विशेषताएँ

सार्वजनिक कार्य

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

उत्पादन

सार्वजनिक कार्य

बैचचोस्पेस

नोड

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

ऑपरेटर :: टेंसोफ़्लो :: आउटपुट