Uyarı: Bu API kullanımdan kaldırıldı ve TensorFlow'un gelecekteki bir sürümünde , değişim kararlı hale geldikten sonra kaldırılacaktır.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

BatchToSpace

genel son sınıf BatchToSpace

T tipi 4-D tensörler için BatchToSpace.

Bu, daha genel olan BatchToSpaceND'nin eski bir sürümüdür.

Verileri toplu işten uzamsal veri bloklarına yeniden düzenler (izin verir), ardından kırpılır. Bu, SpaceToBatch'in ters dönüşümüdür. Daha spesifik olarak, bu işlem, "parti" boyutundan değerlerin uzamsal bloklar halinde "yükseklik" ve "genişlik" boyutlarına taşındığı ve ardından "yükseklik" ve "genişlik" boyutları boyunca kırpıldığı, girdi tensörünün bir kopyasını çıkarır.

Kamusal Yöntemler

Çıkış <T>
asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T, U Number> BatchToSpace <T> ' yi genişletir
oluşturmak ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, Operand <u> bitkileri, uzun blok boyutu)
Yeni bir BatchToSpace işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
çıktı ()
"[Toplu iş, yükseklik, genişlik, derinlik]" şeklinde 4-D, burada:

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

Öznitelik "blok_boyutu" birden büyük olmalıdır.

Devralınan Yöntemler

Kamusal Yöntemler

public Output <T> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerine yönelik girdiler, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girdinin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tutamaç elde etmek için kullanılır.

public static BatchToSpace <T> create ( Scope kapsamı, Operand <T> input, Operand <U> crops, Long blockSize)

Yeni bir BatchToSpace işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
dürbün mevcut kapsam
giriş "[Batch block_size block_size, height_pad / block_size, width_pad / block_size, derinlik] şeklinde 4-D tensör. Girdi tensörünün parti boyutunun "block_size * block_size" ile bölünebilmesi gerektiğine dikkat edin.
mahsuller "[2, 2]" şeklinde negatif olmayan tam sayıların 2-D tensörü. Uzamsal boyutlar boyunca ara sonuçtan kaç öğenin kırpılacağını şu şekilde belirtir:

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

İadeler
  • yeni bir BatchToSpace örneği

public Output <T> çıkışı ()

"[Toplu iş, yükseklik, genişlik, derinlik]" şeklinde 4-D, burada:

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

Öznitelik "blok_boyutu" birden büyük olmalıdır. Blok boyutunu gösterir.

Bazı örnekler:

(1) "[4, 1, 1, 1]" şeklinin aşağıdaki girişi ve 2: 

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
blok_boyutu için Çıkış tensörü "[1, 2, 2, 1]" şekline ve 
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
değerine sahiptir (2) aşağıdaki şekil girişi "[4, 1, 1, 3]" ve blok_boyutu 2: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
Çıkış tensörü "[1, 2, 2, 3]" şekline ve değerine sahiptir: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) Aşağıdaki giriş için şekil "[4, 2, 2, 1]" ve block_size of 2: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
Çıkış tensörünün şekli "[1, 4, 4, 1]" ve değeri: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
(4) Aşağıdaki şekil girişi için "[8 , 1, 2, 1] `ve block_size of 2: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
Çıkış tensörü" [2, 2, 4, 1] "şekline ve 
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
değerine sahiptir