SpaceToBatch per tensori 4-D di tipo T.
Questa è una versione legacy del più generale SpaceToBatchND.
Azzera i blocchi e quindi riorganizza (permuta) i blocchi di dati spaziali in batch. Più specificamente, questa operazione restituisce una copia del tensore di input in cui i valori delle dimensioni "altezza" e "larghezza" vengono spostati nella dimensione "batch". Dopo il riempimento con zero, sia l'"altezza" che la "larghezza" dell'input devono essere divisibili per la dimensione del blocco.
Costanti
Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
Uscita <T> | comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore. |
statico <T estende TType > SpaceToBatch <T> | |
Uscita <T> | produzione () |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
Uscita pubblica <T> asOutput ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
public static SpaceToBatch <T> create ( ambito ambito , operando <T> input, operando <? estende TNumber > riempimenti, Long blockSize)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SpaceToBatch.
Parametri
portata | ambito attuale |
---|---|
ingresso | 4-D con forma "[lotto, altezza, larghezza, profondità]". |
imbottiture | Tensore 2-D di interi non negativi con forma `[2, 2]`. Specifica il riempimento dell'input con zeri nelle dimensioni spaziali come segue: imbottiture = [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]] Le dimensioni spaziali effettive del tensore di input riempito con zero saranno: altezza_pad = pad_top + altezza + pad_bottom larghezza_pad = pad_sinistra + larghezza + pad_destra L'attributo "block_size" deve essere maggiore di uno. Indica la dimensione del blocco. * I blocchi non sovrapposti di dimensione "dimensione_blocco x dimensione blocco" nelle dimensioni di altezza e larghezza vengono riorganizzati nella dimensione batch in ciascuna posizione. * Il batch del tensore di output è `batch * block_size * block_size`. * Sia altezza_pad che larghezza_pad devono essere divisibili per block_size. La forma dell'output sarà: [ dimensione_blocco batch dimensione_blocco, altezza_pad/dimensione_blocco, larghezza_pad/dimensione_blocco, profondità] Alcuni esempi: (1) Per il seguente input di forma "[1, 2, 2, 1]" e block_size pari a 2: Il tensore di output ha forma `[4, 1, 1, 1]` e valore: (2) Per il seguente input di forma "[1, 2, 2, 3]" e block_size pari a 2: Il tensore di output ha forma `[4, 1, 1, 3]` e valore: (3) Per il seguente input di forma "[1, 4, 4, 1]" e block_size pari a 2: Il tensore di output ha forma `[4, 2, 2, 1]` e valore: (4) Per il seguente input di forma "[2, 2, 4, 1]" e block_size pari a 2: Il tensore di output ha forma `[8, 1, 2, 1]` e valore: Questa operazione è utile, tra l'altro, per ridurre la convoluzione atroca in convoluzione regolare. |
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