tensor akışı:: işlem:: Hacim Yamalarını Çıkart

patches input çıkarın ve bunları "derinlik" çıktı boyutuna yerleştirin.

Özet

extract_image_patches 3 boyutlu uzantısı.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• giriş: şekilli 5-D Tensör [batch, in_planes, in_rows, in_cols, depth] .
• ksizes: input her boyutu için kayan pencerenin boyutu.
• adımlar: 1 boyutlu uzunluk 5. Ardışık iki parçanın merkezlerinin input ne kadar uzakta olduğu. Şunlar olmalıdır: [1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1] .
• padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

Boyutla ilgili nitelikleri şu şekilde belirtiyoruz:

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

İade:

• Output : "Derinlik" boyutunda vektörleştirilmiş ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth yamalar içeren [batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth] şeklindeki 5-D Tensör . out_planes , out_rows ve out_cols çıktı yamalarının boyutlarıdır.

Genel özellikler

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