SpaceToBatchNd

সর্বজনীন চূড়ান্ত শ্রেণি স্পেসটোব্যাচএনডি

টাইপ টি এনডি টেনারগুলির জন্য স্পেসটোবাচ atch

এই অপারেশনটি ইনপুটটির "স্থানিক" মাত্রা `[1, ..., এম] div কে বিভক্ত করে shape block_shape` আকারের ব্লকগুলির গ্রিডে এবং এই ব্লকগুলিকে" ব্যাচ "মাত্রা (0) দিয়ে বিভক্ত করে যেমন আউটপুটে , স্থানিক মাত্রা `[1, ..., এম] the গ্রিডের মধ্যে অবস্থানের সাথে মিল রাখে এবং ব্যাচের মাত্রা উভয় অবস্থানকে একটি স্থান এবং ব্লকের আসল ব্যাচের অবস্থানের সাথে একত্রিত করে। ব্লকে বিভক্ত হওয়ার আগে, ইনপুটটির স্থানিক মাত্রাগুলি `প্যাডিংস according অনুসারে zeroচ্ছিকভাবে শূন্য প্যাডযুক্ত` একটি সুনির্দিষ্ট বিবরণ জন্য নীচে দেখুন।

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট ()
একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <টি, ইউ প্রসারিত সংখ্যা, ভি প্রসারিত সংখ্যা> স্পেসটোব্যাচএনডি <টি>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <T> ইনপুট, অপেরান্ড <ইউ> ব্লকশ্যাপ, অপেরাড <ভি> প্যাডিংস )
একটি নতুন স্পেসটোব্যাচএনডি অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <T>

উত্তরাধিকারী পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

টেনসরফ্লো অপারেশনের ইনপুটগুলি অন্য টেনসরফ্লো অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রাপ্ত করতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটটির গণনা উপস্থাপন করে।

সার্বজনীন স্ট্যাটিক স্পেসটোব্যাচ এনডি <টি> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <টি> ইনপুট, অপেরান্ড <ইউ> ব্লকশ্যাপ, অপেরাড <ভি> প্যাডিংস )

একটি নতুন স্পেসটোব্যাচএনডি অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট আকারের সাথে এনডি `ইনপুট_শ্যাপ = [ব্যাচ] + স্থানিক_শ্যাপি + অবশিষ্ট_শ্যাপি`, যেখানে স্থানিক_শপের` M` মাত্রা রয়েছে।
blockShape আকার -1 [এম] `সহ 1-ডি, সমস্ত মান অবশ্যই> = 1 হওয়া উচিত।
প্যাডিংস আকৃতির 2-ডি `[এম, 2]`, সমস্ত মান অবশ্যই> = 0. `প্যাডিংস হতে হবে [i] = [প্যাড_স্টার্ট, প্যাড_সেন্ট] input ইনপুট মাত্রার জন্য প্যাডিং নির্দিষ্ট করে` i + 1`, যা স্থানিক মাত্রার সাথে সামঞ্জস্য করে `i`। এটি প্রয়োজনীয় যে `ব্লক_শ্যাপ [i] ides ভাগ করুন` ইনপুট_শ্যাপ [i + 1] + প্যাড_স্টার্ট + প্যাড_েন্দ `

এই অপারেশনটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলির সমতুল্য:

১.-প্যাডিংস` অনুসারে ইনপুটটির জিরো-প্যাড মাত্রাগুলির শুরু এবং শেষ end [১, ..., এম] `shape প্যাডেড শেপ shape আকারের প্যাডেডেজ তৈরি করতে`

২. আকারের `প্যাডেডে ha পুনরায় আকারযুক্ত_প্যাডে`কে পুনঃ আকার দিন:

[ব্যাচ] + [প্যাডেড_শ্যাপ [1] / ব্লক_শ্যাপ [0], ব্লক_শ্যাপ [0], ... প্যাডড শেপ [এম] / ব্লক_শ্যাপ [এম -১], ব্লক_শ্যাপ [এম -১]] + বাকি_আর

৩. আকারের `অনুমতিপ্রাপ্ত_প্রেমযুক্ত_প্যাডে` উত্পাদন করতে` পুনরায় আকারযুক্ত_প্যাডডে ofের পরিমিত মাত্রা:

ব্লক_শ্যাপ + + [ব্যাচ] + [প্যাডেড_শ্যাপ [১] / ব্লক_শ্যাপ [০], ... প্যাডড_শ্যাপ [এম] / ব্লক_শ্যাপ [এম -১]] + বাকি_আর

4. ব্যাচের মাত্রায় `ব্লক_শ্যাপি` সমতল করার জন্য পুনরায় আকার দিন `অনুমতিপ্রাপ্ত_প্রেসিত_প্যাডে`` আকারের একটি আউটপুট টেনসর উত্পাদন করে:

[ব্যাচ * প্রোড (ব্লক_শ্যাপ)] + [প্যাডেড_শ্যাপ [১] / ব্লক_শ্যাপ [0], ..., প্যাডড শেপ [এম] / ব্লক_শ্যাপ [এম -১]] + বাকি_আর

কিছু উদাহরণ:

(1) নীচের আকারের ইনপুটটির জন্য `[1, 2, 2, 1]`, `ব্লক_শ্যাপি = [2, 2]`, এবং `প্যাডিংস [[[0, 0], [0, 0]]`:

x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
 
আউটপুট টেনসরের আকৃতি রয়েছে `[4, 1, 1, 1]` এবং মান:
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
 
(2) নীচের আকারের ইনপুটটির জন্য `[1, 2, 2, 3]`, `ব্লক_শ্যাপি = [2, 2] `, এবং` প্যাডিংস = [[0, 0], [0, 0]] `:
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 
আউটপুট টেনসরের আকৃতি রয়েছে` [4, 1, 1, 3] `এবং মান:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
 
(3) নিম্নলিখিত ইনপুটটির জন্য আকৃতি `[1, 4, 4, 1]`, `ব্লক_শ্যাপি = [2, 2]`, এবং `প্যাডিংস [[[0, 0], [0, 0]]`:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
আউটপুট টেনসারের আকার রয়েছে `[ 4, 2, 2, 1] `এবং মান:
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
 
(4) নীচের আকারের ইনপুটটির জন্য` [2, 2, 4, 1] `, ব্লক_শ্যাপি =` [2, 2] `, এবং প্যাডিংস =` [[ 0, 0], [2, 0]] `:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]]],
      [[[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
আউটপুট টেনসারের আকৃতি রয়েছে` [8, 1, 3, 1] `এবং মান:
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]]]]
 
অন্যদের মধ্যে, এই অপারেশন নিয়মিত সংশ্লেষে অ্যাট্রাস কনভোলশন হ্রাস করার জন্য দরকারী।
ফিরে আসে
  • SpaceToBatchNd এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()