SpaceToBatch para tensores 4-D de tipo T.
Esta es una versión heredada del SpaceToBatchND más general.
Rellena con ceros y luego reorganiza (permuta) bloques de datos espaciales en lotes. Más específicamente, esta operación genera una copia del tensor de entrada donde los valores de las dimensiones "alto" y "ancho" se mueven a la dimensión "por lotes". Después del relleno con ceros, tanto el "alto" como el "ancho" de la entrada deben ser divisibles por el tamaño del bloque.
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 > SpaceToBatch <T> | crear (ámbito de alcance , entrada de operando <T>, operando <? extiende TNumber > rellenos, tamaño de bloque largo) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SpaceToBatch. |
Salida <T> | producción () |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
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.
creación pública estática de SpaceToBatch <T> (alcance del alcance , entrada del operando <T>, operando <? extiende TNumber > rellenos, tamaño de bloque largo)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SpaceToBatch.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
aporte | 4-D con forma `[lote, alto, ancho, profundidad]`. |
acolchados | Tensor 2-D de números enteros no negativos con forma `[2, 2]`. Especifica el relleno de la entrada con ceros en las dimensiones espaciales de la siguiente manera: rellenos = [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]] Las dimensiones espaciales efectivas del tensor de entrada relleno con ceros serán: altura_pad = pad_top + altura + pad_bottom ancho_pad = pad_left + ancho + pad_right El atributo `block_size` debe ser mayor que uno. Indica el tamaño del bloque. * Los bloques que no se superponen de tamaño `block_size x block size` en las dimensiones de alto y ancho se reorganizan en la dimensión del lote en cada ubicación. * El lote del tensor de salida es `batch * block_size * block_size`. * Tanto height_pad como width_pad deben ser divisibles por block_size. La forma de la salida será: [lote_tamaño_bloque tamaño_bloque , altura_pad/tamaño_bloque, ancho_pad/tamaño_bloque, profundidad] Algunos ejemplos: (1) Para la siguiente entrada de forma `[1, 2, 2, 1]` y tamaño_bloque de 2: El tensor de salida tiene forma `[4, 1, 1, 1]` y valor: (2) Para la siguiente entrada de forma `[1, 2, 2, 3]` y tamaño_bloque de 2: El tensor de salida tiene forma `[4, 1, 1, 3]` y valor: (3) Para la siguiente entrada de forma `[1, 4, 4, 1]` y tamaño_bloque de 2: El tensor de salida tiene forma `[4, 2, 2, 1]` y valor: (4) Para la siguiente entrada de forma `[2, 2, 4, 1]` y tamaño_bloque de 2: El tensor de salida tiene forma `[8, 1, 2, 1]` y valor: Entre otras, esta operación es útil para reducir la convolución atroz a una convolución regular. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SpaceToBatch