tensoreflusso:: ops:: Profondità allo spazio

#include <array_ops.h>

DepthToSpace per tensori di tipo T.

Riepilogo

Riorganizza i dati dalla profondità in blocchi di dati spaziali. Questa è la trasformazione inversa di SpaceToDepth. Più specificamente, questa operazione restituisce una copia del tensore di input in cui i valori dalla dimensione depth vengono spostati in blocchi spaziali alle dimensioni height e width . L'attributo block_size indica la dimensione del blocco di input e il modo in cui i dati vengono spostati.

  • Blocchi di dati di dimensione block_size * block_size dalla profondità vengono riorganizzati in blocchi non sovrapposti di dimensione block_size x block_size
  • La larghezza del tensore di output è input_depth * block_size , mentre l'altezza è input_height * block_size .
  • Le coordinate Y, X all'interno di ciascun blocco dell'immagine di uscita sono determinate dalla componente di ordine elevato dell'indice del canale di ingresso.
  • La profondità del tensore di input deve essere divisibile per block_size * block_size .

L'attributo data_format specifica il layout dei tensori di input e output con le seguenti opzioni: "NHWC": [ batch, height, width, channels ] "NCHW": [ batch, channels, height, width ] "NCHW_VECT_C": qint8 [ batch, channels / 4, height, width, 4 ]

È utile considerare l'operazione come la trasformazione di un tensore 6-D. ad esempio, per data_format = NHWC, ogni elemento nel tensore di input può essere specificato tramite 6 coordinate, ordinate in base al significato decrescente del layout della memoria come: n,iY,iX,bY,bX,oC (dove n=indice batch, iX, iY significa X o coordinate Y all'interno dell'immagine di ingresso, bX, bY significa coordinate all'interno del blocco di uscita, oC significa canali di uscita). L'output sarebbe l'input trasposto nel seguente layout: n,iY,bY,iX,bX,oC

Questa operazione è utile per ridimensionare le attivazioni tra le convoluzioni (ma mantenendo tutti i dati), ad esempio invece del pooling. È utile anche per addestrare modelli puramente convoluzionali.

Ad esempio, dato un input di forma [1, 1, 1, 4] , data_format = "NHWC" e block_size = 2: 

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

  

  
This operation will output a tensor of shape [1, 2, 2, 1]:

  

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

 Qui, l'input ha un batch di 1 e ogni elemento batch ha forma [1, 1, 4] , l'output corrispondente avrà 2x2 elementi e avrà una profondità di 1 canale (1 = 4 / (block_size * block_size) ). La forma dell'elemento di output è [2, 2, 1] .
 Per un tensore di input con profondità maggiore, qui di forma [1, 1, 1, 12] , ad esempio
 
x = [[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]

 Questa operazione, per blocchi di dimensione pari a 2, restituirà il seguente tensore di forma [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]]]]

 l'operatore restituirà il seguente tensore di forma [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:

  

    

      
        
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 attributes

      		
    

    

      
        operation
      
      
        
      
    

    

      
        output
      
      
        
      
    

  

  

    

      
        
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 operation
 produzione 
 
::tensorflow::Output output
 Funzioni pubbliche 
 Profondità allo spazio 
 
 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size
)
 Profondità allo spazio 
 
 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size,
  const DepthToSpace::Attrs & attrs
)
 nodo 
 
::tensorflow::Node * node() const 
 operatore::tensorflow::Input 
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 operatore::tensorflow::Output 
 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Funzioni pubbliche statiche 
 Formato dati
 
Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)