SpaceToBatch

SpaceToBatch kelas akhir publik

SpaceToBatch untuk tensor 4-D tipe T.

Ini adalah versi lawas dari SpaceToBatchND yang lebih umum.

Zero-pad dan kemudian mengatur ulang (mengubah) blok data spasial menjadi batch. Lebih khusus lagi, operasi ini menghasilkan salinan tensor masukan di mana nilai dari dimensi `tinggi` dan `lebar` dipindahkan ke dimensi `batch`. Setelah zero-padding, `height` dan `width` input harus habis dibagi ukuran blok.

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T memperluas TType > SpaceToBatch <T>
buat ( Lingkup lingkup , masukan Operan <T>, Operan <? extends TNumber > bantalan, Ukuran blok panjang)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SpaceToBatch baru.
Keluaran <T>
keluaran ()

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "SpaceToBatch"

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static SpaceToBatch <T> buat ( Lingkup lingkup , masukan Operan <T>, Operan <? extends TNumber > bantalan, Ukuran blok panjang)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SpaceToBatch baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
masukan 4-D dengan bentuk `[batch, tinggi, lebar, kedalaman]`.
bantalan Tensor 2-D bilangan bulat non-negatif dengan bentuk `[2, 2]`. Ini menentukan padding input dengan nol di seluruh dimensi spasial sebagai berikut:

bantalan = [[pad_top, pad_bottom], [pad_kiri, pad_kanan]]

Dimensi spasial efektif dari tensor masukan dengan bantalan nol adalah:

tinggi_pad = pad_top + tinggi + pad_bawah lebar_pad = pad_kiri + lebar + pad_kanan

Attr `block_size` harus lebih besar dari satu. Ini menunjukkan ukuran blok.

* Blok yang tidak tumpang tindih dengan ukuran `ukuran_blok x ukuran blok` dalam dimensi tinggi dan lebar disusun ulang menjadi dimensi batch di setiap lokasi. * Kumpulan tensor keluaran adalah `batch * block_size * block_size`. * Height_pad dan width_pad harus habis dibagi block_size.

Bentuk outputnya adalah:

[ukuran blok_batch ukuran_blok, tinggi_pad/ukuran_blok, lebar_pad/ukuran_blok, kedalaman]

Beberapa contoh:

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

x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
Tensor keluaran memiliki bentuk `[4, 1, 1, 1]` dan nilai:
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
(2) Untuk input bentuk `[1, 2, 2, 3]` berikut dan ukuran_blok 2:
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
Tensor keluaran memiliki bentuk `[4, 1, 1, 3]` dan nilai:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
(3) Untuk input bentuk `[1, 4, 4, 1]` berikut dan ukuran_blok 2:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
Tensor keluaran memiliki bentuk `[4, 2, 2, 1]` dan nilai:
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
(4) Untuk input bentuk `[2, 2, 4, 1]` berikut dan ukuran_blok 2:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]]],
      [[[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
Tensor keluaran memiliki bentuk `[8, 1, 2, 1]` dan nilai:
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
Operasi ini antara lain berguna untuk mereduksi konvolusi atrous menjadi konvolusi reguler.

Kembali
  • contoh baru SpaceToBatch

Keluaran publik <T> keluaran ()