T tipi 4 boyutlu tensörler için BatchToSpace.
Bu, daha genel BatchToSpaceND'nin eski bir sürümüdür.
Verileri toplu halden uzamsal veri blokları halinde yeniden düzenler (değiştirir) ve ardından kırpar. Bu SpaceToBatch'in ters dönüşümüdür. Daha spesifik olarak, bu operasyon, "toplu" boyuttaki değerlerin uzamsal bloklar halinde "yükseklik" ve "genişlik" boyutlarına taşındığı, ardından "yükseklik" ve "genişlik" boyutları boyunca kırpıldığı giriş tensörünün bir kopyasını çıkarır.
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
statik <T, U Sayıyı genişletir> BatchToSpace <T> | |
Çıkış <T> | çıktı () "[toplu iş, yükseklik, genişlik, derinlik]" şeklinde 4-D; burada: yükseklik = yükseklik_pad - kırpma_top - kırpma_alt genişlik = genişlik_pad - kırpma_sol - kırpma_sağ "block_size" özelliği birden büyük olmalıdır. |
Kalıtsal Yöntemler
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static BatchToSpace <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen <U> bitkileri, Uzun blokSize)
Yeni bir BatchToSpace işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
giriş | "[toplu blok_boyutu blok_boyutu, yükseklik_pad/blok_boyutu, genişlik_pad/blok_boyutu, derinlik]" şeklinde 4-D tensör. Giriş tensörünün toplu boyutunun "blok_boyutu * blok_boyutu" ile bölünebilir olması gerektiğini unutmayın. |
mahsuller | '[2, 2]' şeklinde negatif olmayan tam sayıların 2 boyutlu tensörü. Uzamsal boyutlar boyunca ara sonuçtan kaç öğenin kırpılacağını aşağıdaki şekilde belirtir: mahsuller = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]] |
İade
- BatchToSpace'in yeni bir örneği
genel Çıkış <T> çıkışı ()
"[toplu iş, yükseklik, genişlik, derinlik]" şeklinde 4-D; burada:
yükseklik = yükseklik_pad - kırpma_top - kırpma_alt genişlik = genişlik_pad - kırpma_sol - kırpma_sağ
"block_size" özelliği birden büyük olmalıdır. Blok boyutunu gösterir.
Bazı örnekler:
(1) Aşağıdaki `[4, 1, 1, 1]` şekli ve 2 blok_boyutu girişi için:
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
Çıkış tensörünün şekli `[1, 2, 2, 1]' ve değeri vardır: x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) Aşağıdaki "[4, 1, 1, 3]" şekli ve blok_boyutu 2 girişi için: [[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
Çıkış tensörünün şekli `[1, 2, 2, 3]' ve değeri vardır: x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) Aşağıdaki `[4, 2, 2, 1]` şekli ve 2 blok_boyutu girişi için: x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
[[[2], [4]], [[10], [12]]],
[[[5], [7]], [[13], [15]]],
[[[6], [8]], [[14], [16]]]]
Çıkış tensörünün şekli `[1, 4, 4, 1]' ve değeri vardır: x = [[[[1], [2], [3], [4]],
[[5], [6], [7], [8]],
[[9], [10], [11], [12]],
[[13], [14], [15], [16]]]]
(4) Aşağıdaki `[8, 1, 2, 1]` şekli ve 2 blok_boyutu girişi için: x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
[[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
Çıkış tensörünün şekli `[2, 2, 4, 1]' ve değeri vardır: x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
[[[2], [4]], [[10], [12]]],
[[[5], [7]], [[13], [15]]],
[[[6], [8]], [[14], [16]]]]