SpaceToDepth

सार्वजनिक अंतिम वर्ग SpaceToDepth

T प्रकार के टेंसरों के लिए SpaceToDepth।

स्थानिक डेटा के ब्लॉक को गहराई में पुनर्व्यवस्थित करता है। अधिक विशेष रूप से, यह ऑप इनपुट टेंसर की एक प्रति आउटपुट करता है जहां 'ऊंचाई' और 'चौड़ाई' आयामों से मानों को 'गहराई' आयाम में ले जाया जाता है। Attr `block_size` इनपुट ब्लॉक आकार को इंगित करता है।

* `ब्लॉक_साइज़ x ब्लॉक साइज़` आकार के गैर-अतिव्यापी ब्लॉकों को प्रत्येक स्थान पर गहराई में पुनर्व्यवस्थित किया जाता है। * आउटपुट टेंसर की गहराई `ब्लॉक_साइज़ * ब्लॉक_साइज़ * इनपुट_डेप्थ` है। * इनपुट के प्रत्येक ब्लॉक के भीतर Y, X निर्देशांक आउटपुट चैनल इंडेक्स का उच्च क्रम घटक बन जाते हैं। * इनपुट टेंसर की ऊंचाई और चौड़ाई ब्लॉक_साइज़ से विभाज्य होनी चाहिए।

`डेटा_फॉर्मेट` एटीआर निम्नलिखित विकल्पों के साथ इनपुट और आउटपुट टेंसर के लेआउट को निर्दिष्ट करता है: "एनएचडब्ल्यूसी": `[बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]` "एनसीएचडब्ल्यू": `[बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई ]` " NCHW_VECT_C": `qint8 [बैच, चैनल/4, ऊंचाई, चौड़ाई, 4 ]`

ऑपरेशन को 6-डी टेंसर को बदलने के रूप में विचार करना उपयोगी है। उदाहरण के लिए data_format = NHWC, इनपुट टेंसर में प्रत्येक तत्व को 6 निर्देशांक के माध्यम से निर्दिष्ट किया जा सकता है, मेमोरी लेआउट महत्व को कम करके क्रमबद्ध किया जा सकता है: n,oY,bY,oX,bX,iC (जहां n=बैच इंडेक्स, oX, oY का अर्थ है X या Y आउटपुट छवि के भीतर समन्वय करता है, bX, bY का अर्थ है इनपुट ब्लॉक के भीतर समन्वय, iC का अर्थ है इनपुट चैनल)। आउटपुट निम्नलिखित लेआउट में स्थानांतरित होगा: n,oY,oX,bY,bX,iC

यह ऑपरेशन कनवल्शन के बीच सक्रियणों का आकार बदलने (लेकिन सभी डेटा रखने) के लिए उपयोगी है, उदाहरण के लिए पूलिंग के बजाय। यह विशुद्ध रूप से दृढ़ मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए भी उपयोगी है।

उदाहरण के लिए, आकार `[1, 2, 2, 1]`, डेटा_फॉर्मेट = "एनएचडब्ल्यूसी" और ब्लॉक_साइज = 2 का इनपुट दिया गया है:

x = [[[[1], [2]],
       [[3], [4]]]]
 
यह ऑपरेशन `[1, 1, 1, 4]` आकार का एक टेंसर आउटपुट करेगा:
[[[[1, 2, 3, 4]]]]
 
यहां, इनपुट में 1 का बैच है और प्रत्येक बैच तत्व का आकार `[2, 2, 1]` है, संबंधित आउटपुट में एक तत्व होगा (यानी चौड़ाई और ऊंचाई दोनों 1 है) और 4 चैनलों की गहराई होगी (1 * ब्लॉक_आकार * ब्लॉक_आकार)। आउटपुट तत्व का आकार `[1, 1, 4]` है।

बड़ी गहराई वाले इनपुट टेंसर के लिए, यहां आकार `[1, 2, 2, 3]` है, उदाहरण के लिए

x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 
यह ऑपरेशन, 2 के ब्लॉक आकार के लिए, आकार का निम्नलिखित टेंसर लौटाएगा `[1, 1, 1, 12]`
[[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
 
इसी प्रकार, आकार के निम्नलिखित इनपुट के लिए `[1 4 4 1]`, और 2 का ब्लॉक आकार:
x = [[[[1],   [2],  [5],  [6]],
       [[3],   [4],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [13],  [14]],
       [[11], [12], [15],  [16]]]]
 
ऑपरेटर आकार का निम्नलिखित टेंसर लौटाएगा `[1 2 2 4]`:
x = [[[[1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8]],
       [[9, 10, 11, 12],
        [13, 14, 15, 16]]]]
 

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा SpaceToDepth.विकल्प SpaceToDepth के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन से जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > SpaceToDepth <T>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, लंबा ब्लॉक आकार, विकल्प... विकल्प)
एक नया SpaceToDepth ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर SpaceToDepth.Options
डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)
आउटपुट <T>

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन से जाना जाता है

स्थिर मान: "SpaceToDepth"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक SpaceToDepth <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, लंबा ब्लॉक आकार, विकल्प... विकल्प)

एक नया SpaceToDepth ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
ब्लॉकआकार स्थानिक ब्लॉक का आकार.
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • SpaceToDepth का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक SpaceToDepth.Options डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()