Aviso: esta API está obsoleta e será removida em uma versão futura do TensorFlow depois que a substituição estiver estável.

BatchToSpace

classe final pública BatchToSpace

BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T.

Esta é uma versão legada do BatchToSpaceND mais geral.

Reorganiza (permuta) os dados do lote em blocos de dados espaciais, seguidos de corte. Esta é a transformação reversa de SpaceToBatch. Mais especificamente, este op produz uma cópia do tensor de entrada onde os valores da dimensão `batch` são movidos em blocos espaciais para as dimensões` height` e `width`, seguidos por corte ao longo das dimensões` height` e `width`.

Métodos Públicos

Saída <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
static <T, U extends Number> BatchToSpace <T>
criar ( escopo do escopo, entrada do operando <T>, culturas do operando <U>, tamanho do bloco longo)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BatchToSpace.
Saída <T>
saída ()
4-D com a forma `[lote, altura, largura, profundidade]`, onde:

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

O attr `block_size` deve ser maior que um.

Métodos herdados

Métodos Públicos

public Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static BatchToSpace <T> create ( escopo do escopo, entrada do operando <T>, colheitas do operando <U>, tamanho do bloco longo)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BatchToSpace.

Parâmetros
alcance escopo atual
entrada 4-D com tensor de forma `[block_size lote block_size, height_pad / block_size, width_pad / block_size, profundidade]`. Observe que o tamanho do lote do tensor de entrada deve ser divisível por `block_size * block_size`.
cultivo Tensor 2-D de inteiros não negativos com a forma `[2, 2]`. Ele especifica quantos elementos cortar a partir do resultado intermediário nas dimensões espaciais da seguinte forma:

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

Devoluções
  • uma nova instância de BatchToSpace

output public Output <T> output ()

4-D com a forma `[lote, altura, largura, profundidade]`, onde:

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

O attr `block_size` deve ser maior que um. Indica o tamanho do bloco.

Alguns exemplos:

(1) Para a seguinte entrada de forma `[4, 1, 1, 1]` e block_size de 2:

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
 
O tensor de saída tem forma `[1, 2, 2, 1]` e valor:
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
 
(2) Para a seguinte entrada de forma `[4, 1, 1, 3]` e block_size de 2:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
 
O tensor de saída tem forma `[1, 2, 2, 3]` e valor:
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 
(3) Para a seguinte entrada de forma `[4, 2, 2, 1]` e block_size de 2:
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
 
O tensor de saída tem forma `[1, 4, 4, 1]` e valor:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
(4) Para a seguinte entrada de forma `[8 , 1, 2, 1] `e block_size de 2:
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
 
O tensor de saída tem forma` [2, 2, 4, 1] `e valor:
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]