Extrai um vislumbre do tensor de entrada.
Retorna um conjunto de janelas chamadas vislumbres extraídas no local `offsets` do tensor de entrada. Se as janelas sobrepuserem apenas parcialmente as entradas, as áreas não sobrepostas serão preenchidas com ruído aleatório.
O resultado é um tensor 4-D de forma `[tamanho_do_batch, vislumbre_altura, vislumbre_largura, canais]`. Os canais e as dimensões do lote são iguais aos do tensor de entrada. A altura e largura das janelas de saída são especificadas no parâmetro `size`.
Os argumentos `normalized` e `centered` controlam como as janelas são construídas:
- Se as coordenadas estiverem normalizadas, mas não centralizadas, 0,0 e 1,0 correspondem ao mínimo e ao máximo de cada dimensão de altura e largura.
- Se as coordenadas estiverem normalizadas e centralizadas, elas variam de -1,0 a 1,0. As coordenadas (-1,0, -1,0) correspondem ao canto superior esquerdo, o canto inferior direito está localizado em (1,0, 1,0) e o centro está em (0, 0).
- Se as coordenadas não forem normalizadas, elas serão interpretadas como números de pixels.
Classes aninhadas
aula | ExtrairGlimpseV2.Opções | Atributos opcionais para ExtractGlimpseV2 |
Métodos Públicos
Saída <flutuante> | asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
ExtractGlimpseV2.Options estático | centrado (centralizado booleano) |
Extrato estáticoGlimpseV2 | create ( Escopo do escopo , entrada do operando <Float>, tamanho do operando <Integer>, deslocamentos do operando <Float>, Opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractGlimpseV2. |
Saída <flutuante> | vislumbre () Um tensor que representa os vislumbres `[tamanho_do_batch, altura_do_lance, largura_dos_canais]`. |
ExtractGlimpseV2.Options estático | ruído (ruído de corda) |
ExtractGlimpseV2.Options estático | normalizado (normalizado booleano) |
ExtractGlimpseV2.Options estático | uniformNoise (Booleano uniformNoise) |
Métodos herdados
Métodos Públicos
Saída pública <Float> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para 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 ExtractGlimpseV2.Options centralizado (centralizado em booleano)
Parâmetros
centrado | indica se as coordenadas de deslocamento estão centralizadas em relação à imagem; nesse caso, o deslocamento (0, 0) é relativo ao centro das imagens de entrada. Se for falso, o deslocamento (0,0) corresponde ao canto superior esquerdo das imagens de entrada. |
---|
public static ExtractGlimpseV2 create (Escopo do escopo , entrada do operando <Float>, tamanho do operando <Integer>, deslocamentos do operando <Float>, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractGlimpseV2.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
---|---|
entrada | Um tensor flutuante 4-D de forma `[tamanho_do_lote, altura, largura, canais]`. |
tamanho | Um tensor 1-D de 2 elementos contendo o tamanho dos vislumbres a serem extraídos. A altura de vislumbre deve ser especificada primeiro, seguida pela largura de vislumbre. |
compensações | Um tensor inteiro 2-D de forma `[batch_size, 2]` contendo as localizações y, x do centro de cada janela. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância do ExtractGlimpseV2
saída pública <Float> vislumbre ()
Um tensor que representa os vislumbres `[tamanho_do_batch, altura_do_lance, largura_dos_canais]`.
ruído público estático ExtractGlimpseV2.Options (ruído de string)
Parâmetros
barulho | indica se o ruído deve ser `uniforme`, `gaussiano` ou `zero`. O padrão é `uniform`, o que significa que o tipo de ruído será decidido por `uniform_noise`. |
---|
public static ExtractGlimpseV2.Options normalizado (booleano normalizado)
Parâmetros
normalizado | indica se as coordenadas de deslocamento estão normalizadas. |
---|
public static ExtractGlimpseV2.Options uniformNoise (booleano uniformNoise)
Parâmetros
ruído uniforme | indica se o ruído deve ser gerado usando uma distribuição uniforme ou uma distribuição gaussiana. |
---|