flujo tensor:: operaciones:: Lote al espacioND

#include <array_ops.h>

BatchToSpace para tensores ND de tipo T.

Resumen

Esta operación remodela la dimensión "lote" 0 en M + 1 dimensiones de forma block_shape + [batch] , entrelaza estos bloques nuevamente en la cuadrícula definida por las dimensiones espaciales [1, ..., M] , para obtener un resultado con el mismo rango que la entrada. Las dimensiones espaciales de este resultado intermedio se recortan opcionalmente según crops para producir el resultado. Esto es lo contrario de SpaceToBatch. Consulte a continuación para obtener una descripción precisa.

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • entrada: ND con forma input_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape , donde forma_espacial tiene M dimensiones.
  • block_shape: 1-D con forma [M] , todos los valores deben ser >= 1.
  • cultivos: 2-D con forma [M, 2] , todos los valores deben ser >= 0. crops[i] = [crop_start, crop_end] especifica la cantidad a recortar de la dimensión de entrada i + 1 , que corresponde a la dimensión espacial i . Se requiere que crop_start[i] + crop_end[i] <= block_shape[i] * input_shape[i + 1] .

Esta operación equivale a los siguientes pasos:

  1. Transformar input para reshaped la forma: [block_shape[0], ..., block_shape[M-1], lote / prod(block_shape), input_shape[1], ..., input_shape[N-1]]
  2. Permutar dimensiones de reshaped para producir forma permuted [batch / prod(block_shape),input_shape[1], block_shape[0], ..., input_shape[M], block_shape[M-1],input_shape[M+1], ..., forma_entrada[N-1]]
  3. Reforma permuted para producir reshaped_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_entrada[N-1]]
  4. Recorte el inicio y el final de las dimensiones [1, ..., M] de reshaped_permuted según los crops para producir la salida de forma: [batch / prod(block_shape),input_shape[1] * block_shape[0] - crop[0, 0] - cultivos[0,1], ..., forma_entrada[M] * forma_bloque[M-1] - cultivos[M-1,0] - cultivos[M-1,1],forma_entrada[M+1] , ..., forma_entrada[N-1]]

Algunos ejemplos:

(1) Para la siguiente entrada de forma [4, 1, 1, 1] , block_shape = [2, 2] y crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

El tensor de salida tiene forma [1, 2, 2, 1] y valor:

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

(2) Para la siguiente entrada de forma [4, 1, 1, 3] , block_shape = [2, 2] y crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

El tensor de salida tiene forma [1, 2, 2, 3] y valor:

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

(3) Para la siguiente entrada de forma [4, 2, 2, 1] , block_shape = [2, 2] y crops = [[0, 0], [0, 0]] :

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

El tensor de salida tiene forma [1, 4, 4, 1] y valor:

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

(4) Para la siguiente entrada de forma [8, 1, 3, 1] , block_shape = [2, 2] y 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]]]]

El tensor de salida tiene forma [2, 2, 4, 1] y valor:

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

Devoluciones:

  • Output : El tensor de salida.

Constructores y destructores

BatchToSpaceND (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input block_shape, :: tensorflow::Input crops)

Atributos públicos

operation
output

Funciones públicas

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

Atributos públicos

operación 

Operation operation

producción 

::tensorflow::Output output

Funciones públicas

Lote al espacioND 

 BatchToSpaceND(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input block_shape,
  ::tensorflow::Input crops
)

nodo 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Entrada 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const