Extraia `patches` de `images` e coloque-os na dimensão de saída "profundidade".
Constantes
| Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
| Saída <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
| estático <T estende TType > ExtractImagePatches <T> | create (Escopo do escopo , imagens do operando <T>, List<Long> ksizes, List<Long> strides, List<Long> taxas, preenchimento de string) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractImagePatches. |
| Saída <T> | manchas () Tensor 4-D com forma `[batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * profundidade]` contendo patches de imagem com tamanho `ksize_rows x ksize_cols x profundidade` vetorizados na dimensão "profundidade". |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
Saída pública <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static ExtractImagePatches <T> create (escopo do escopo , imagens do operando <T>, ksizes da lista<longa>, passos da lista<longa>, taxas da lista<longa>, preenchimento de string)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractImagePatches.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| imagens | Tensor 4-D com forma `[lote, in_rows, in_cols, profundidade]`. |
| tamanhos k | O tamanho da janela deslizante para cada dimensão de `imagens`. |
| avanços | A que distância estão os centros de duas manchas consecutivas nas imagens. Deve ser: `[1, stride_rows, stride_cols, 1]`. |
| cotações | Deve ser: `[1, rate_rows, rate_cols, 1]`. Este é o passo de entrada, especificando a que distância duas amostras de patch consecutivas estão na entrada. Equivalente a extrair patches com `patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1)`, seguido de subamostragem deles espacialmente por um fator de `rates`. Isso é equivalente a `taxa` em convoluções dilatadas (também conhecidas como Atrous). |
| preenchimento | O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado. |
Devoluções
- uma nova instância de ExtractImagePatches
Saída pública <T> patches ()
Tensor 4-D com forma `[batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * profundidade]` contendo patches de imagem com tamanho `ksize_rows x ksize_cols x profundidade` vetorizados na dimensão "profundidade". Observe que `out_rows` e `out_cols` são as dimensões dos patches de saída.