警告:このAPIは非推奨であり、置き換えが安定した後 TensorFlowの将来のバージョンで削除される予定です。

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BatchToSpace

パブリックファイナルクラスBatchToSpace

タイプTの4DテンソルのBatchToSpace。

これは、より一般的なBatchToSpaceNDのレガシーバージョンです。

データをバッチから空間データのブロックに再配置(並べ替え)してから、トリミングします。これはSpaceToBatchの逆変換です。より具体的には、この操作は入力テンソルのコピーを出力します。ここで、「バッチ」次元からの値は空間ブロックで「高さ」および「幅」次元に移動され、続いて「高さ」および「幅」次元に沿ってトリミングされます。

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリックハンドルを返します。
static <T、U extends Number> BatchToSpace <T>
createスコープスコープ、オペランド<T>入力、オペランド<U>トリミング、長いblockSize)
新しいBatchToSpace操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
出力<T>
出力()
形状 `[バッチ、高さ、幅、深さ]`の4-D、ここで:

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

attr`block_size`は1より大きくなければなりません。

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

TensorFlow操作への入力は、別のTensorFlow操作の出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。

public static BatchToSpace <T> create スコープスコープ、オペランド<T>入力、オペランド<U>トリミング、長いblockSize)

新しいBatchToSpace操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
入力形状の4-Dテンソル`[バッチBLOCK_SIZE BLOCK_SIZE、height_pad / BLOCK_SIZE、width_pad / BLOCK_SIZE、深さ]`。入力テンソルのバッチサイズは `block_size * block_size`で割り切れる必要があることに注意してください。
作物形状が `[2、2]`の非負の整数の2次元テンソル。次のように、空間次元全体で中間結果からトリミングする要素の数を指定します。

作物= [[crop_top、crop_bottom]、[crop_left、crop_right]]

戻り値
  • BatchToSpaceの新しいインスタンス

public Output <T> output ()

形状 `[バッチ、高さ、幅、深さ]`の4-D、ここで:

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

attr`block_size`は1より大きくなければなりません。ブロックサイズを示します。

いくつかの例:

(1)次の形状 `[4、1、1、1]`の入力とblock_size 2の場合:

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
 
出力テンソルの形状は `[1、2、2、1]`で、値は次のとおりです。
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
 
(2)For形状 `[4、1、1、3]`の次の入力とblock_size 2:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
 
出力テンソルの形状は `[1、2、2、3]`で、値は次のとおりです。
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 
(3)次の入力の場合形状 `[4、2、2、1]`およびblock_size 2:
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
 
出力テンソルの形状は `[1、4、4、1]`で、値は
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
(4)次の形状 `[8 、1、2、1] `およ​​びblock_sizeは2:
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
 
出力テンソルの形状は` [2、2、4、1] `で、値は
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
 
です。