Extrayez les « patchs » des « images » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ».
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| statique <T étend TType > ExtractImagePatches <T> | créer (portée de portée , images d'opérande <T>, tailles de liste <Long>, foulées de liste <Long>, taux de liste <Long>, remplissage de chaîne) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ExtractImagePatches. |
| Sortie <T> | correctifs () Tenseur 4-D de forme `[batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * profondeur]` contenant des patchs d'image de taille `ksize_rows x ksize_cols x profondeur` vectorisés dans la dimension "profondeur". |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static ExtractImagePatches <T> créer (portée de portée , images d'opérande <T>, tailles de liste <Long>, foulées de liste <Long>, taux de liste <Long>, remplissage de chaîne)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ExtractImagePatches.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| images | Tenseur 4D avec la forme `[batch, in_rows, in_cols, profondeur]`. |
| ktailles | La taille de la fenêtre coulissante pour chaque dimension des « images ». |
| foulées | À quelle distance se trouvent les centres de deux patchs consécutifs dans les images. Doit être : `[1, stride_rows, stride_cols, 1]`. |
| les taux | Doit être : `[1, rate_rows, rate_cols, 1]`. Il s'agit de la foulée d'entrée, spécifiant la distance dans laquelle se trouvent deux échantillons de patch consécutifs dans l'entrée. Équivaut à l'extraction de correctifs avec `patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1)`, suivi de leur sous-échantillonnage spatial par un facteur de `rates`. Ceci équivaut au « taux » dans les circonvolutions dilatées (alias Atrous). |
| rembourrage | Le type d’algorithme de remplissage à utiliser. |
Retour
- une nouvelle instance de ExtractImagePatches
correctifs de sortie publics <T> ()
Tenseur 4-D de forme `[batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * profondeur]` contenant des patchs d'image de taille `ksize_rows x ksize_cols x profondeur` vectorisés dans la dimension "profondeur". Notez que `out_rows` et `out_cols` sont les dimensions des correctifs de sortie.