BatchToSpace

الطبقة النهائية العامة BatchToSpace

BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T.

هذه نسخة قديمة من BatchToSpaceND الأكثر عمومية.

إعادة ترتيب (تبديل) البيانات من الدُفعة إلى كتل من البيانات المكانية، متبوعة بالاقتصاص. هذا هو التحويل العكسي لـ SpaceToBatch. وبشكل أكثر تحديدًا، تُخرج هذه العملية نسخة من موتر الإدخال حيث يتم نقل القيم من بُعد "الدفعة" في كتل مكانية إلى بُعدي "الارتفاع" و"العرض"، متبوعًا بالاقتصاص على طول بُعدي "الارتفاع" و"العرض".

الأساليب العامة

الإخراج <T>
كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T، U يمتد الرقم> BatchToSpace <T>
إنشاء (نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، ومحاصيل المعامل <U>، وحجم الكتلة الطويلة)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية BatchToSpace جديدة.
الإخراج <T>
انتاج ()
4-D بالشكل `[الدفعة، الارتفاع، العرض، العمق]`، حيث:

الارتفاع = height_pad - Crop_top - Crop_bottom width = width_pad - Crop_left - Crop_right

يجب أن يكون attr `block_size` أكبر من واحد.

الطرق الموروثة

الأساليب العامة

الإخراج العام <T> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.

إنشاء BatchToSpace <T> الثابت العام ( نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، ومحاصيل المعامل <U>، وحجم الكتلة الطويلة)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية BatchToSpace جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
مدخل موتر رباعي الأبعاد بالشكل `[حجم كتلة الدفعة block_size ، height_pad/block_size، width_pad/block_size، العمق]`. لاحظ أن حجم دفعة موتر الإدخال يجب أن يكون قابلاً للقسمة على `block_size * block_size`.
المحاصيل موتر ثنائي الأبعاد للأعداد الصحيحة غير السالبة بالشكل `[2, 2]`. ويحدد عدد العناصر التي سيتم اقتصاصها من النتيجة المتوسطة عبر الأبعاد المكانية على النحو التالي:

المحاصيل = [[crop_top، Crop_bottom]، [crop_left، Crop_right]]

عائدات
  • مثيل جديد من BatchToSpace

الإخراج العام <T> الإخراج ()

4-D بالشكل `[الدفعة، الارتفاع، العرض، العمق]`، حيث:

الارتفاع = height_pad - Crop_top - Crop_bottom width = width_pad - Crop_left - Crop_right

يجب أن يكون attr `block_size` أكبر من واحد. إنه يشير إلى حجم الكتلة.

بعض الأمثلة:

(1) بالنسبة للإدخال التالي للشكل `[4، 1، 1، 1]` وحجم الكتلة 2: 

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
يكون لموتر الإخراج شكل `[1، 2، 2، 1]` وقيمة: 
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) بالنسبة للإدخال التالي للشكل `[4، 1، 1، 3]` وحجم الكتلة 2: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
يكون لموتر الإخراج شكل `[1، 2، 2، 3]` وقيمة: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) بالنسبة للإدخال التالي للشكل `[4، 2، 2، 1]` وحجم الكتلة 2: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
يكون لموتر الإخراج شكل `[1، 4، 4، 1]` وقيمة: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
(4) بالنسبة للإدخال التالي للشكل `[8، 1، 2، 1]` وحجم الكتلة 2: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
يكون لموتر الإخراج شكل `[2، 2، 4، 1]` وقيمة: 
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]