przepływ tensorowy:: ops:: Wyodrębnij poprawki wolumenowe

Wyodrębnij patches z input i umieść je w wymiarze wyjściowym „głębokość”.

Streszczenie

Rozszerzenie 3D extract_image_patches .

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• dane wejściowe: Tensor 5-D z kształtem [batch, in_planes, in_rows, in_cols, depth] .
• ksizes: Rozmiar przesuwanego okna dla każdego wymiaru input .
• kroki: 1-D o długości 5. input jest odległość od środków dwóch kolejnych fragmentów. Musi być: [1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1] .
• dopełnienie: typ algorytmu dopełniania, który ma zostać użyty.

Określamy atrybuty związane z rozmiarem jako:

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

Zwroty:

• Output : Tensor 5-D o kształcie [batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth] zawierający poprawki o rozmiarach ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth wektoryzowane w wymiarze „głębokość”. Uwaga out_planes , out_rows i out_cols to wymiary poprawek wyjściowych.

Atrybuty publiczne

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