aliran tensor:: operasi:: EkstrakImagePatch

#include <array_ops.h>

Ekstrak patches dari images dan letakkan di dimensi keluaran "kedalaman".

Ringkasan

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • gambar: Tensor 4-D dengan bentuk [batch, in_rows, in_cols, depth] .
  • ksizes: Ukuran jendela geser untuk setiap dimensi images .
  • langkahnya: Seberapa jauh pusat dari dua petak yang berurutan pada gambar. Harus: [1, stride_rows, stride_cols, 1] .
  • tarif: Harus: [1, rate_rows, rate_cols, 1] . Ini adalah langkah masukan, yang menentukan seberapa jauh dua sampel patch berturut-turut dimasukkan. Setara dengan mengekstraksi patch dengan patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) , diikuti dengan melakukan subsampling secara spasial dengan faktor rates . Ini setara dengan rate konvolusi yang melebar (alias Atrous).
  • padding: Jenis algoritma padding yang akan digunakan.

Pengembalian:

  • Output : Tensor 4-D dengan bentuk [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] berisi patch gambar dengan ukuran ksize_rows x ksize_cols x depth yang divektorkan dalam dimensi "kedalaman". Catatan out_rows dan out_cols adalah dimensi patch keluaran.

Konstruktor dan Destruktor

ExtractImagePatches (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input images, const gtl::ArraySlice< int > & ksizes, const gtl::ArraySlice< int > & strides, const gtl::ArraySlice< int > & rates, StringPiece padding)

Atribut publik

operation
patches

Fungsi publik

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

Atribut publik

operasi 

Operation operation

tambalan 

::tensorflow::Output patches

Fungsi publik

EkstrakImagePatch 

 ExtractImagePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

simpul 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Masukan 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Keluaran 

 operator::tensorflow::Output() const