aliran tensor:: operasi:: EkstrakImagePatch

Ekstrak patches dari images dan letakkan di dimensi keluaran "kedalaman".

Ringkasan

Argumen:

• ruang lingkup: Objek Lingkup
• gambar: Tensor 4-D dengan bentuk [batch, in_rows, in_cols, depth] .
• ksizes: Ukuran jendela geser untuk setiap dimensi images .
• langkahnya: Seberapa jauh pusat dari dua petak yang berurutan pada gambar. Harus: [1, stride_rows, stride_cols, 1] .
• tarif: Harus: [1, rate_rows, rate_cols, 1] . Ini adalah langkah masukan, yang menentukan seberapa jauh dua sampel patch berturut-turut dimasukkan. Setara dengan mengekstraksi patch dengan patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) , diikuti dengan melakukan subsampling secara spasial dengan faktor rates . Ini setara dengan rate konvolusi yang melebar (alias Atrous).
• padding: Jenis algoritma padding yang akan digunakan.

Pengembalian:

• Output : Tensor 4-D dengan bentuk [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] berisi patch gambar dengan ukuran ksize_rows x ksize_cols x depth yang divektorkan dalam dimensi "kedalaman". Catatan out_rows dan out_cols adalah dimensi patch keluaran.

Atribut publik

Operation operation

::tensorflow::Output patches

 ExtractImagePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const