тензорный поток:: опс:: ГлубинаВПространство
#include <array_ops.h>
DepthToSpace для тензоров типа T.
Краткое содержание
Переупорядочивает данные из глубины в блоки пространственных данных. Это обратное преобразование SpaceToDepth. Точнее, эта операция выводит копию входного тензора, в которой значения из измерения depth
перемещаются в пространственных блоках в измерения height
и width
. Attr block_size
указывает размер входного блока и способ перемещения данных.
- Фрагменты данных размером
block_size * block_size
из глубины перегруппировываются в непересекающиеся блоки размеромblock_size x block_size
- Ширина выходного тензора равна
input_depth * block_size
, тогда как высота — этоinput_height * block_size
. - Координаты Y, X внутри каждого блока выходного изображения определяются компонентом высокого порядка индекса входного канала.
- Глубина входного тензора должна делиться на
block_size * block_size
.
Атрибут data_format
определяет расположение входных и выходных тензоров со следующими параметрами: «NHWC»: [ batch, height, width, channels ]
«NCHW»: [ batch, channels, height, width ]
«NCHW_VECT_C»: qint8 [ batch, channels / 4, height, width, 4 ]
Полезно рассматривать эту операцию как преобразование 6-D тензора . например, для data_format = NHWC, каждый элемент во входном тензоре может быть указан с помощью 6 координат, упорядоченных по уменьшению значимости расположения памяти следующим образом: n,iY,iX,bY,bX,oC (где n = индекс пакета, iX, iY означает X или координаты Y внутри входного изображения, bX, byY означает координаты внутри выходного блока, oC означает выходные каналы). Выходные данные будут преобразованы в следующий формат: n,iY,bY,iX,bX,oC.
Эта операция полезна для изменения размера активаций между свертками (но с сохранением всех данных), например, вместо объединения в пул. Это также полезно для обучения чисто сверточных моделей.
Например, для ввода формы [1, 1, 1, 4]
data_format = "NHWC" и block_size = 2:
x = [[[[1, 2, 3, 4]]]]
This operation will output a tensor of shape
[1, 2, 2, 1]
:
[[[[1], [2]],
[[3], [4]]]]Здесь вход имеет пакет 1, и каждый элемент пакета имеет форму
[1, 1, 4]
, соответствующий выход будет иметь элементы 2x2 и глубину 1 канал (1 =4 / (block_size * block_size)
). Форма выходного элемента —[2, 2, 1]
.Для входного тензора с большей глубиной, здесь формы
[1, 1, 1, 12]
, например x = [[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]Эта операция для размера блока 2 вернет следующий тензор формы
[1, 2, 2, 3]
[[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]Similarly, for the following input of shape
[1 2 2 4]
, and a block size of 2:
x = [[[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]],
[[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]]]]оператор вернет следующий тензор формы
[1 4 4 1]
: x = [[[ [1], [2], [5], [6]], [ [3], [4], [7], [8]], [ [9], [10], [13], [14]], [ [11], [12], [15], [16]]]]Arguments:
- scope: A Scope object
- block_size: The size of the spatial block, same as in Space2Depth.
Returns:
Output
: The output tensor.
Constructors and Destructors
DepthToSpace(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, int64 block_size)
DepthToSpace(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, int64 block_size, const DepthToSpace::Attrs & attrs)
Public functions
node() const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output() const
Public static functions
DataFormat(StringPiece x)
Structs
tensorflow:: ops:: DepthToSpace:: Attrs Optional attribute setters for DepthToSpace.
Public attributes
operation
Operation operationвыход
::tensorflow::Output outputОбщественные функции
ГлубинаВПространство
DepthToSpace( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, int64 block_size )ГлубинаВПространство
DepthToSpace( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, int64 block_size, const DepthToSpace::Attrs & attrs )узел
::tensorflow::Node * node() constоператор::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() constоператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() constПубличные статические функции
Формат данных
Attrs DataFormat( StringPiece x )