aliran tensor:: operasi:: BatchToSpace

#include <array_ops.h>

BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T.

Ringkasan

Ini adalah versi lawas dari BatchToSpaceND yang lebih umum.

Menyusun ulang (mengubah) data dari kumpulan menjadi blok data spasial, diikuti dengan pemotongan. Ini adalah transformasi kebalikan dari SpaceToBatch. Lebih khusus lagi, operasi ini menghasilkan salinan tensor masukan di mana nilai dari dimensi batch dipindahkan dalam blok spasial ke dimensi height dan width , diikuti dengan pemotongan sepanjang dimensi height dan width .

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • masukan: tensor 4-D dengan bentuk [batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth] . Perhatikan bahwa ukuran kumpulan tensor masukan harus habis dibagi block_size * block_size .
  • tanaman: tensor 2-D bilangan bulat non-negatif dengan bentuk [2, 2] . Ini menentukan berapa banyak elemen yang akan dipotong dari hasil antara di seluruh dimensi spasial sebagai berikut: 
    crops = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]

Pengembalian:

  • Output : 4-D dengan bentuk [batch, height, width, depth] , di mana: 
    height = height_pad - crop_top - crop_bottom
width = width_pad - crop_left - crop_right

block_size attr harus lebih besar dari satu. Ini menunjukkan ukuran blok.

Beberapa contoh:

(1) Untuk input bentuk [4, 1, 1, 1] dan ukuran_blok 2 berikut:

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

Tensor keluaran memiliki bentuk [1, 2, 2, 1] dan nilai:

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

(2) Untuk input bentuk [4, 1, 1, 3] dan ukuran_blok 2 berikut:

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

Tensor keluaran memiliki bentuk [1, 2, 2, 3] dan nilai:

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

(3) Untuk input bentuk [4, 2, 2, 1] dan ukuran_blok 2 berikut:

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

Tensor keluaran memiliki bentuk [1, 4, 4, 1] dan nilai:

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

(4) Untuk input bentuk [8, 1, 2, 1] dan ukuran_blok 2 berikut:

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

Tensor keluaran memiliki bentuk [2, 2, 4, 1] dan nilai:

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

Konstruktor dan Destruktor

BatchToSpace (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input crops, int64 block_size)

Atribut publik

operation
output

Fungsi publik

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

Atribut publik

operasi

Operation operation

keluaran

::tensorflow::Output output

Fungsi publik

BatchToSpace

 BatchToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input crops,
  int64 block_size
)

simpul

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Masukan

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Keluaran

 operator::tensorflow::Output() const