ExtractImagePatches

clase final pública ExtractImagePatches

Extraiga "parches" de "imágenes" y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad".

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estático <T extiende TType > ExtractImagePatches <T>
crear ( alcance alcance, Operando <T> imágenes, Lista<Largo> ksizes, Lista<Largo> zancadas, Lista<Largo> tasas, relleno de cadena)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExtractImagePatches.
Salida <T>
parches ()
Tensor 4-D con forma `[batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * profundidad]` que contiene parches de imagen con tamaño `ksize_rows x ksize_cols x profundidad` vectorizados en la dimensión "profundidad".

Métodos heredados

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "ExtractImagePatches"

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

ExtractImagePatches <T> estáticos públicos crean (alcance del alcance , imágenes del operando <T>, listas <Long> ksizes, listas <Long> zancadas, listas <Long> tasas, relleno de cadenas)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExtractImagePatches.

Parámetros
alcance alcance actual
imágenes Tensor 4-D con forma `[lote, filas_in_cols, profundidad]`.
tallas k El tamaño de la ventana deslizante para cada dimensión de "imágenes".
zancadas Qué tan lejos están los centros de dos parches consecutivos en las imágenes. Debe ser: `[1, stride_rows, stride_cols, 1]`.
tarifas Debe ser: `[1, rate_rows, rate_cols, 1]`. Este es el paso de entrada, que especifica qué tan lejos están dos muestras de parche consecutivas en la entrada. Equivale a extraer parches con `patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1)`, seguido de submuestrearlos espacialmente por un factor de `rates`. Esto es equivalente a "tasa" en convoluciones dilatadas (también conocidas como Atrous).
relleno El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.
Devoluciones
  • una nueva instancia de ExtractImagePatches

parches públicos de salida <T> ()

Tensor 4-D con forma `[batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * profundidad]` que contiene parches de imagen con tamaño `ksize_rows x ksize_cols x profundidad` vectorizados en la dimensión "profundidad". Tenga en cuenta que `out_rows` y `out_cols` son las dimensiones de los parches de salida.