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

BatchToSpaceNd

genel son sınıf BatchToSpaceNd

T tipi ND tensörleri için BatchToSpace.

Bu işlem, 0 "toplu" boyutunu "blok_şekl + [toplu]" şeklinin "M + 1" boyutlarına yeniden şekillendirir, bu blokları "[1, ..., M]" uzamsal boyutlar tarafından tanımlanan ızgaraya serpiştirir, girdi ile aynı sıraya sahip bir sonuç elde etmek için. Bu ara sonucun uzamsal boyutları daha sonra çıktıyı üretmek için isteğe bağlı olarak "ekinlere" göre kırpılır. Bu SpaceToBatch'in tersidir. Kesin bir açıklama için aşağıya bakın.

Kamusal Yöntemler

Çıkış <T>
asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T, U Sayı'yı genişletir, V Sayı'yı genişletir> BatchToSpaceNd <T>
oluşturmak ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, Operand <u> blockShape, Operand <V> bitkileri)
Yeni bir BatchToSpaceNd işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış <T>

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 BatchToSpaceNd <T> create ( Scope kapsamı, Operand <T> girişi, Operand <U> blockShape, Operand <V> bitkileri)

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

Parametreler
dürbün mevcut kapsam
giriş "İnput_shape = [toplu] + uzamsal_şekil + kalan_ şekil` şeklinde ND, burada uzamsal_şekl M boyutlara sahiptir.
blockShape "[M]" şeklinde 1-D, tüm değerler> = 1 olmalıdır.
mahsuller "[M, 2]" şeklinde 2-D, tüm değerler> = 0 olmalıdır. "Crops [i] = [crop_start, crop_end]", "i + 1" girdi boyutundan kırpılacak miktarı belirtir; mekansal boyut "i". `Crop_start [i] + crop_end [i] <= block_shape [i] * input_shape [i + 1]` olması gerekir.

Bu işlem aşağıdaki adımlara eşdeğerdir:

1. "input" u şeklin "yeniden şekillendirilmiş" olarak yeniden şekillendirin: [block_shape [0], ..., block_shape [M-1], batch / prod (block_shape), input_shape [1], ..., input_shape [N- 1]]

2. "Değiştirilmiş" şeklin [parti / üretim (blok_şeklinde) üretilmesi için "yeniden şekillendirilmiş" e boyutların değişmesi,

input_shape [1], block_shape [0], ..., input_shape [M], block_shape [M-1],

input_shape [M + 1], ..., input_shape [N-1]]

3. "reshaped_permuted" şeklinin [batch / prod (block_shape) "üretilmesi için" permuted "yeniden şekillendirin,

input_shape [1] * block_shape [0], ..., input_shape [M] * block_shape [M-1],

input_shape [M + 1], ..., input_shape [N-1]]

4. "reshaped_permuted" boyutlarının "[1, ..., M]" başlangıcını ve sonunu "ürünlere" göre biçimin çıktısını üretmek için kırpın: [batch / prod (block_shape),

input_shape [1] * block_shape [0] - ürünler [0,0] - ürünler [0,1], ..., input_shape [M] * block_shape [M-1] - ürünler [M-1,0] - ürünler [M-1,1],

input_shape [M + 1], ..., input_shape [N-1]]

Bazı örnekler:

(1) Aşağıdaki şekil girişi için "[4, 1, 1, 1]", "block_shape = [2, 2]" ve "crops = [[0, 0], [0, 0]]":

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
 
Çıkış tensörü "[1, 2, 2, 1]" şekline ve değerine sahiptir:
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
 
(2) Aşağıdaki şekil girişi için "[4, 1, 1, 3]", "blok_ şekli = [2, 2] `ve` crops = [[0, 0], [0, 0]] `:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
 
Çıkış tensörü" [1, 2, 2, 3] "şekline ve
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 
(3) değerine sahiptir. şekil "[4, 2, 2, 1]`, `block_shape = [2, 2]` ve `crops = [[0, 0], [0, 0]]`:
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 değer:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
(4) Aşağıdaki şekil girişi için" [8, 1, 3, 1] "," block_shape = [2, 2] "ve" crops = [[ 0, 0], [2, 0]] `:
x = [[[[0], [1], [3]]], [[[0], [9], [11]]],
      [[[0], [2], [4]]], [[[0], [10], [12]]],
      [[[0], [5], [7]]], [[[0], [13], [15]]],
      [[[0], [6], [8]]], [[[0], [14], [16]]]]
 
Çıkış tensörünün şekli" [2, 2, 4, 1] "ve değeri:
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]]],
      [[[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
 
İadeler
  • yeni bir BatchToSpaceNd örneği

public Output <T> çıkışı ()