BatchToSpace

सार्वजनिक अंतिम वर्ग बैचटूस्पेस

टी प्रकार के 4-डी टेंसर के लिए बैचटूस्पेस।

यह अधिक सामान्य BatchToSpaceND का विरासती संस्करण है।

बैच से डेटा को स्थानिक डेटा के ब्लॉक में पुनर्व्यवस्थित (परम्यूट) करता है, उसके बाद क्रॉप करता है। यह SpaceToBatch का विपरीत परिवर्तन है। अधिक विशेष रूप से, यह ऑप इनपुट टेंसर की एक प्रति आउटपुट करता है जहां 'बैच' आयाम से मानों को स्थानिक ब्लॉकों में 'ऊंचाई' और 'चौड़ाई' आयामों में ले जाया जाता है, इसके बाद 'ऊंचाई' और 'चौड़ाई' आयामों के साथ क्रॉप किया जाता है।

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <टी, यू संख्या बढ़ाता है> बैचटूस्पेस <टी>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, ऑपरेंड <यू> क्रॉप, लॉन्ग ब्लॉक साइज)
एक नए बैचटूस्पेस ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <T>
आउटपुट ()
4-डी आकार के साथ `[बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, गहराई]`, जहां:

ऊंचाई = ऊंचाई_पैड - क्रॉप_टॉप - क्रॉप_बॉटम चौड़ाई = चौड़ाई_पैड - क्रॉप_लेफ्ट - क्रॉप_राइट

Attr `block_size` एक से अधिक होना चाहिए।

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक बैचटूस्पेस <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, ऑपरेंड <यू> फसलें, लंबा ब्लॉक आकार)

एक नए बैचटूस्पेस ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट `[बैच ब्लॉक_आकार ब्लॉक_आकार, ऊंचाई_पैड/ब्लॉक_आकार, चौड़ाई_पैड/ब्लॉक_आकार, गहराई]` आकार के साथ 4-डी टेंसर। ध्यान दें कि इनपुट टेंसर का बैच आकार `ब्लॉक_साइज़ * ब्लॉक_साइज़` से विभाज्य होना चाहिए।
फसलें `[2,2]` आकार के साथ गैर-नकारात्मक पूर्णांकों का 2-डी टेंसर। यह निर्दिष्ट करता है कि स्थानिक आयामों में मध्यवर्ती परिणाम से कितने तत्वों को निम्नानुसार काटा जाना है:

फसलें = [[क्रॉप_टॉप, क्रॉप_बॉटम], [क्रॉप_लेफ्ट, क्रॉप_राइट]]

रिटर्न
  • बैचटूस्पेस का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()

4-डी आकार के साथ `[बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, गहराई]`, जहां:

ऊंचाई = ऊंचाई_पैड - क्रॉप_टॉप - क्रॉप_बॉटम चौड़ाई = चौड़ाई_पैड - क्रॉप_लेफ्ट - क्रॉप_राइट

Attr `block_size` एक से अधिक होना चाहिए। यह ब्लॉक आकार को इंगित करता है.

कुछ उदाहरण:

(1) आकार `[4, 1, 1, 1]` और 2 के ब्लॉक_आकार के निम्नलिखित इनपुट के लिए: 

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
आउटपुट टेंसर का आकार `[1, 2, 2, 1]` और मान है: 
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) आकार `[4, 1, 1, 3]` और 2 के ब्लॉक_आकार के निम्नलिखित इनपुट के लिए: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
3 आउटपुट टेंसर का आकार `[1, 2, 2, 3]` और मान है: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) आकार `[4, 2, 2, 1]` और 2 के ब्लॉक_आकार के निम्नलिखित इनपुट के लिए: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
5 आउटपुट टेंसर का आकार `[1, 4, 4, 1]` और मान है: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
(4) आकार `[8, 1, 2, 1]` और 2 के ब्लॉक_आकार के निम्नलिखित इनपुट के लिए: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
7 आउटपुट टेंसर का आकार `[2, 2, 4, 1]` और मान है: 
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]