BatchToSpace

BatchToSpace public final class

BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.

Esta es una versión heredada del BatchToSpaceND más general.

Reorganiza (permuta) los datos del lote en bloques de datos espaciales, seguido de un recorte. Esta es la transformación inversa de SpaceToBatch. Más específicamente, esta operación genera una copia del tensor de entrada donde los valores de la dimensión "lote" se mueven en bloques espaciales a las dimensiones "altura" y "ancho", seguido de un recorte a lo largo de las dimensiones "altura" y "ancho".

Métodos públicos

Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estática <T, U se extiende Número> BatchToSpace <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando <U> cultivos, Long blockSize)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BatchToSpace.
Salida <T>
salida ()
4-D con forma `[lote, altura, ancho, profundidad]`, donde:

height = height_pad - crop_top - crop_bottom width = width_pad - crop_left - crop_right

El atributo `block_size` debe ser mayor que uno.

Métodos heredados

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static BatchToSpace <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando <U> cultivos, Long blockSize)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BatchToSpace.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte 4-D tensor con forma de `[block_size lote block_size, height_pad / block_size, width_pad / block_size, profundidad]`. Tenga en cuenta que el tamaño del lote del tensor de entrada debe ser divisible por `block_size * block_size`.
cultivos Tensor 2-D de enteros no negativos con forma "[2, 2]". Especifica cuántos elementos recortar del resultado intermedio en las dimensiones espaciales de la siguiente manera:

cultivos = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]

Devoluciones
  • una nueva instancia de BatchToSpace

pública de salida <T> salida ()

4-D con forma `[lote, altura, ancho, profundidad]`, donde:

height = height_pad - crop_top - crop_bottom width = width_pad - crop_left - crop_right

El atributo `block_size` debe ser mayor que uno. Indica el tamaño del bloque.

Algunos ejemplos:

(1) Para la siguiente entrada de la forma `[4, 1, 1, 1]` y block_size de 2: 

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
El tensor de salida tiene forma de `[1, 2, 2, 1]` y el valor: 
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) Para la siguiente entrada de la forma `[4, 1, 1, 3]` y block_size de 2: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
el tensor de salida tiene forma de `[1, 2, 2, 3]` y el valor: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) Para la siguiente entrada de la forma `[4, 2, 2, 1]` y block_size de 2: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
el tensor de salida tiene forma de `[1, 4, 4, 1]` y el valor: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
(4) Para la siguiente entrada de la forma `[8, 1, 2, 1]` y block_size de 2: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
el tensor de salida tiene forma de `[2, 2, 4, 1]` y el valor: 
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]