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、「バッチ」次元からの値が空間ブロックで「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。 |
| 静的<T、Uが延びる番号> BatchToSpace <T> | |
| 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
公共の出力<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。
パブリック静的BatchToSpace <T>（作成スコープ範囲、オペランド<T>入力、オペランド<U>作物、ロングブロックサイズを）
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
公共の出力<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。ブロックサイズを示します。
いくつかの例：
[4は、1、1、1] `及びBLOCK_SIZE 2の形状の以下の入力の場合（1）`：
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
[[[2], [4]], [[10], [12]]],
[[[5], [7]], [[13], [15]]],
[[[6], [8]], [[14], [16]]]]
x = [[[[1], [2], [3], [4]],
[[5], [6], [7], [8]],
[[9], [10], [11], [12]],
[[13], [14], [15], [16]]]]
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
[[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
[[[2], [4]], [[10], [12]]],
[[[5], [7]], [[13], [15]]],
[[[6], [8]], [[14], [16]]]]