টেনসরফ্লো :: অপস:: BatchToSpace
#include <array_ops.h>
T টাইপের 4-D টেনসরের জন্য BatchToSpace।
সারাংশ
এটি আরও সাধারণ BatchToSpaceND এর একটি উত্তরাধিকার সংস্করণ।
স্থানিক ডেটার ব্লকে ব্যাচ থেকে ডেটা পুনরায় সাজানো (পারমিউট) করে, তারপরে ক্রপ করা হয়। এটি SpaceToBatch এর বিপরীত রূপান্তর। আরও নির্দিষ্টভাবে, এই অপটি ইনপুট টেনসরের একটি অনুলিপি আউটপুট করে যেখানে batch
মাত্রা থেকে মানগুলি স্থানিক ব্লকে height
এবং width
মাত্রায় স্থানান্তরিত হয়, তারপরে height
এবং width
মাত্রা বরাবর ক্রপ করা হয়।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- ইনপুট: আকৃতি সহ 4-ডি টেনসর
[batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth]
মনে রাখবেন যে ইনপুট টেনসরের ব্যাচের আকার অবশ্যইblock_size * block_size
দ্বারা বিভাজ্য হতে হবে। - ফসল: আকৃতি
[2, 2]
সহ অ নেতিবাচক পূর্ণসংখ্যার 2-D টেনসর। এটি নিম্নরূপ স্থানিক মাত্রা জুড়ে মধ্যবর্তী ফলাফল থেকে কতগুলি উপাদান ক্রপ করতে হবে তা নির্দিষ্ট করে:crops = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]
রিটার্ন:
-
Output
: 4-D আকৃতি সহ[batch, height, width, depth]
, যেখানে:height = height_pad - crop_top - crop_bottom width = width_pad - crop_left - crop_right
attr block_size
অবশ্যই একের বেশি হতে হবে। এটি ব্লকের আকার নির্দেশ করে।
কিছু উদাহরণ:
(1) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট [4, 1, 1, 1]
এবং 2 এর ব্লক_সাইজের জন্য:
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি রয়েছে [1, 2, 2, 1]
এবং মান:
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট [4, 1, 1, 3]
এবং 2 এর ব্লক_সাইজের জন্য:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি রয়েছে [1, 2, 2, 3]
এবং মান:
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট [4, 2, 2, 1]
এবং 2 এর ব্লক_সাইজের জন্য:
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]], [[[2], [4]], [[10], [12]]], [[[5], [7]], [[13], [15]]], [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি [1, 4, 4, 1]
এবং মান রয়েছে:
x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]], [[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]]
(4) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট [8, 1, 2, 1]
এবং 2 এর ব্লক_সাইজের জন্য:
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]], [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি [2, 2, 4, 1]
এবং মান রয়েছে:
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]], [[[2], [4]], [[10], [12]]], [[[5], [7]], [[13], [15]]], [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর | |
---|---|
BatchToSpace (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input crops, int64 block_size) |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য | |
---|---|
operation | |
output |
পাবলিক ফাংশন | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
অপারেশন
Operation operation
আউটপুট
::tensorflow::Output output
পাবলিক ফাংশন
BatchToSpace
BatchToSpace( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input crops, int64 block_size )
নোড
::tensorflow::Node * node() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const