경고: 이 API는 더 이상 사용되지 않으며 교체가 안정되면 TensorFlow의 향후 버전에서 제거될 예정입니다.
ExtractVolumePatches
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
`입력`에서 `패치`를 추출하여 `"깊이"` 출력 차원에 넣습니다. `extract_image_patches`의 3D 확장입니다.
공개 방법
출력 <T> | |
static <T 확장 번호> ExtractVolumePatches <T> | 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, List<Long> ksizes, List<Long> 보폭, 문자열 패딩) 새로운 ExtractVolumePatches 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다. |
출력 <T> | 패치 () "깊이" 차원에서 벡터화된 `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x 깊이` 크기의 패치를 포함하는 `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * 깊이]` 형태의 5차원 텐서. |
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
새로운 ExtractVolumePatches 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|
입력 | `[batch, in_planes, in_rows, in_cols, 깊이]` 형태의 5차원 텐서. |
---|
k크기 | '입력'의 각 차원에 대한 슬라이딩 창의 크기입니다. |
---|
큰 걸음 | 길이 5의 1-D. 두 연속 패치의 중심이 '입력'에 얼마나 멀리 떨어져 있는지. '[1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1]'이어야 합니다. |
---|
심 | 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다. 크기 관련 속성은 다음과 같이 지정됩니다. ksizes = [1, ksize_planes, ksize_rows, ksize_cols, 1]
strides = [1, stride_planes, strides_rows, strides_cols, 1]
|
---|
보고
- ExtractVolumePatches의 새 인스턴스
공개 출력 <T> 패치 ()
"깊이" 차원에서 벡터화된 `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x 깊이` 크기의 패치를 포함하는 `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * 깊이]` 형태의 5차원 텐서. 'out_planes', 'out_rows' 및 'out_cols'는 출력 패치의 크기입니다.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-09-10(UTC)
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