تدفق التوتر:: العمليات:: ExtractImagePatches

#include <array_ops.h>

قم باستخراج patches من images ووضعها في بُعد الإخراج "العمق".

ملخص

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • الصور: موتر رباعي الأبعاد بالشكل [batch, in_rows, in_cols, depth] .
  • ksizes: حجم النافذة المنزلقة لكل بعد من أبعاد images .
  • الخطوات: إلى أي مدى يوجد مركزا بقعتين متتاليتين في الصور. يجب أن يكون: [1, stride_rows, stride_cols, 1] .
  • المعدلات: يجب أن تكون: [1, rate_rows, rate_cols, 1] . هذه هي خطوة الإدخال، التي تحدد مدى وجود عينتين تصحيحيتين متتاليتين في الإدخال. أي ما يعادل استخراج التصحيحات باستخدام patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) ، متبوعًا بأخذ عينات فرعية منها مكانيًا بمعامل rates . وهذا يعادل rate في التلافيف المتوسعة (ويعرف أيضًا باسم أتروس).
  • الحشو: نوع خوارزمية الحشو المستخدمة.

العوائد:

  • Output : موتر رباعي الأبعاد ذو شكل [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] يحتوي على تصحيحات للصور بحجم ksize_rows x ksize_cols x depth متجه في بُعد "العمق". لاحظ أن out_rows و out_cols هما أبعاد تصحيحات الإخراج.

البنائين والمدمرين

ExtractImagePatches (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input images, const gtl::ArraySlice< int > & ksizes, const gtl::ArraySlice< int > & strides, const gtl::ArraySlice< int > & rates, StringPiece padding)

الصفات العامة

operation
patches

الوظائف العامة

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

الصفات العامة

عملية 

Operation operation

بقع 

::tensorflow::Output patches

الوظائف العامة

ExtractImagePatches 

 ExtractImagePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

العقدة 

::tensorflow::Node * node() const

المشغل::tensorflow::الإدخال 

 operator::tensorflow::Input() const

المشغل::tensorflow::الإخراج

 operator::tensorflow::Output() const