T 유형의 4차원 텐서용 SpaceToBatch.
이는 보다 일반적인 SpaceToBatchND의 레거시 버전입니다.
제로 패드를 적용한 다음 공간 데이터 블록을 배치로 재배열(순열)합니다. 더 구체적으로 말하면, 이 작업은 '높이' 및 '너비' 차원의 값이 '배치' 차원으로 이동되는 입력 텐서의 복사본을 출력합니다. 제로 패딩 후에 입력의 '높이'와 '너비'는 모두 블록 크기로 나누어질 수 있어야 합니다.
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T는 TType을 확장합니다. > SpaceToBatch <T> | |
출력 <T> | 출력 () |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 SpaceToBatch <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 <? 확장 TNumber > 패딩, Long blockSize)
새로운 SpaceToBatch 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
입력 | '[배치, 높이, 너비, 깊이]' 모양의 4D입니다. |
패딩 | `[2, 2]` 형태를 갖는 음수가 아닌 정수의 2차원 텐서. 다음과 같이 공간 차원 전체에 걸쳐 0으로 입력 패딩을 지정합니다. 패딩 = [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]] 제로 패딩된 입력 텐서의 유효 공간 차원은 다음과 같습니다. height_pad = pad_top + height + pad_bottom width_pad = pad_left + width + pad_right 'block_size' 속성은 1보다 커야 합니다. 블록 크기를 나타냅니다. * 높이 및 너비 차원에서 `block_size x 블록 크기` 크기의 겹치지 않는 블록은 각 위치의 배치 차원으로 재배열됩니다. * 출력 텐서의 배치는 `batch * block_size * block_size`입니다. * height_pad와 width_pad는 모두 block_size로 나눌 수 있어야 합니다. 출력 모양은 다음과 같습니다. [배치 블록 크기 블록 크기, 높이_패드/블록 크기, 너비_패드/블록 크기, 깊이] 몇 가지 예: (1) '[1, 2, 2, 1]' 형태와 block_size가 2인 다음 입력의 경우: 출력 텐서의 형태는 `[4, 1, 1, 1]`이고 값은 다음과 같습니다. (2) '[1, 2, 2, 3]' 형태와 block_size가 2인 다음 입력의 경우: 출력 텐서의 형태는 `[4, 1, 1, 3]`이고 값은 다음과 같습니다. (3) '[1, 4, 4, 1]' 모양과 block_size가 2인 다음 입력의 경우: 출력 텐서의 형태는 `[4, 2, 2, 1]`이고 값은 다음과 같습니다. (4) '[2, 2, 4, 1]' 형태와 block_size가 2인 다음 입력의 경우: 출력 텐서의 형태는 `[8, 1, 2, 1]`이고 값은 다음과 같습니다. 무엇보다도 이 작업은 아트러스 컨볼루션을 일반 컨볼루션으로 줄이는 데 유용합니다. |
보고
- SpaceToBatch의 새 인스턴스