SpaceToDepth

SpaceToDepth для тензоров типа T.

Переупорядочивает блоки пространственных данных по глубине. Точнее, эта операция выводит копию входного тензора, в которой значения из измерений «высота» и «ширина» перемещаются в измерение «глубина». Атрибут «block_size» указывает размер входного блока.

* Непересекающиеся блоки размера «block_size x размер блока» переставляются по глубине в каждом месте. * Глубина выходного тензора равна `block_size * block_size * input_length`. * Координаты Y, X внутри каждого блока ввода становятся компонентом высокого порядка индекса выходного канала. * Высота и ширина входного тензора должны делиться на размер блока.

Атрибут `data_format` определяет расположение входных и выходных тензоров со следующими параметрами: "NHWC": `[ пакет, высота, ширина, каналы]` "NCHW": `[ пакет, каналы, высота, ширина]` " NCHW_VECT_C": `qint8 [пакет, каналы / 4, высота, ширина, 4]`

Полезно рассматривать эту операцию как преобразование 6-D тензора. например, для data_format = NHWC, каждый элемент во входном тензоре может быть указан с помощью 6 координат, упорядоченных по уменьшению значимости структуры памяти следующим образом: n,oY,bY,oX,bX,iC (где n = индекс пакета, oX, oY означает X или координаты Y внутри выходного изображения, bX, byY означает координаты внутри входного блока, iC означает входные каналы). Результатом будет преобразование в следующий макет: n,oY,oX,bY,bX,iC.

Эта операция полезна для изменения размера активаций между свертками (но с сохранением всех данных), например, вместо объединения в пул. Это также полезно для обучения чисто сверточных моделей.

Например, для ввода формы `[1, 2, 2, 1]` data_format = "NHWC" и block_size = 2:

x = [[[[1], [2]],
       [[3], [4]]]]
 

Эта операция выведет тензор формы `[1, 1, 1, 4]`:

[[[[1, 2, 3, 4]]]]
 

Здесь вход имеет пакет из 1, и каждый элемент пакета имеет форму `[2, 2, 1]`, соответствующий выход будет иметь один элемент (т.е. ширина и высота равны 1) и будет иметь глубину 4 канала. (1 * размер_блока * размер_блока). Форма выходного элемента — `[1, 1, 4]`.

Для входного тензора с большей глубиной, здесь формы `[1, 2, 2, 3]`, например

x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 

Эта операция для размера блока, равного 2, вернет следующий тензор формы `[1, 1, 1, 12]`

[[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
 

Аналогично, для следующего ввода формы `[1 4 4 1]` и размера блока 2:

x = [[[[1],   [2],  [5],  [6]],
       [[3],   [4],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [13],  [14]],
       [[11], [12], [15],  [16]]]]
 

оператор вернет следующий тензор формы `[1 2 2 4]`:

x = [[[[1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8]],
       [[9, 10, 11, 12],
        [13, 14, 15, 16]]]]