flujo tensor:: operaciones:: Extraer parches de volumen

Extraiga patches de input y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad".

Resumen

Extensión 3D de extract_image_patches .

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• entrada: tensor 5-D con forma [batch, in_planes, in_rows, in_cols, depth] .
• ksizes: el tamaño de la ventana deslizante para cada dimensión de input .
• zancadas: 1-D de longitud 5. Qué tan lejos están los centros de dos parches consecutivos en input . Debe ser: [1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1] .
• padding: el tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.

Especificamos los atributos relacionados con el tamaño como:

      ksizes = [1, ksize_planes, ksize_rows, ksize_cols, 1]
      strides = [1, stride_planes, strides_rows, strides_cols, 1]

Devoluciones:

• Output : tensor 5-D con forma [batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth] que contiene parches con tamaño ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth vectorizada en la dimensión de "profundidad". Tenga en cuenta que out_planes , out_rows y out_cols son las dimensiones de los parches de salida.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output patches

 ExtractVolumePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const