flux tensoriel : : opérations : : ExtraireVolumePatches

#include <array_ops.h>

Extrayez patches de input et placez-les dans la dimension de sortie "profondeur".

Résumé

Extension 3D de extract_image_patches .

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • entrée : Tenseur 5D avec forme [batch, in_planes, in_rows, in_cols, depth] .
  • ksizes : La taille de la fenêtre coulissante pour chaque dimension de input .
  • foulées : 1-D de longueur 5. Jusqu'où se trouvent les centres de deux patchs consécutifs en input . Doit être : [1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1] .
  • padding : Le type d’algorithme de remplissage à utiliser.

Nous spécifions les attributs liés à la taille comme suit : 

      ksizes = [1, ksize_planes, ksize_rows, ksize_cols, 1]
      strides = [1, stride_planes, strides_rows, strides_cols, 1]

Retours :

  • Output : Tenseur 5D avec forme [batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth] contenant des patchs de taille ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth vectorisés dans la dimension "profondeur". Notez que out_planes , out_rows et out_cols sont les dimensions des correctifs de sortie.

Constructeurs et Destructeurs

ExtractVolumePatches (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, const gtl::ArraySlice< int > & ksizes, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)

Attributs publics

operation
patches

Fonctions publiques

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

Attributs publics

opération 

Operation operation

correctifs 

::tensorflow::Output patches

Fonctions publiques

ExtraireVolumePatches 

 ExtractVolumePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur :: tensorflow :: Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur :: tensorflow :: Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const