चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

ExtractVolumePatches

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
सार्वजनिक अंतिम वर्ग ExtractVolumePatches

`इनपुट` से `पैच` निकालें और उन्हें `"गहराई"` आउटपुट आयाम में रखें। `Extract_image_patches` का 3डी एक्सटेंशन।

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <टी>
asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <टी संख्या फैली> ExtractVolumePatches <टी>
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, सूची <लांग> ksizes, सूची <लांग> प्रगति, स्ट्रिंग गद्दी)
एक नया ExtractVolumePatches ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <टी>
पैच ()
आकार के साथ 5-डी टेंसर `[बैच, आउट_प्लेन्स, आउट_रो, आउट_कॉल्स, केसाइज_प्लेन्स * ksize_rows * ksize_cols * डेप्थ]` आकार के साथ पैच युक्त `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x डेप्थ` "गहराई" आयाम में वेक्टरकृत।

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <टी> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थिर ExtractVolumePatches <टी> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, सूची <लांग> ksizes, सूची <लांग> प्रगति, स्ट्रिंग गद्दी)

एक नया ExtractVolumePatches ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट आकार के साथ 5-डी टेंसर `[बैच, इन_प्लेन, इन_रो, इन_कॉल्स, डेप्थ]`।
आकार `इनपुट` के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का आकार।
प्रगति 1-डी लंबाई 5। लगातार दो पैच के केंद्र `इनपुट` में कितनी दूर हैं। यह होना चाहिए: `[1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1]`।
गद्दी उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।

इस प्रकार आकार से संबंधित गुण निर्दिष्ट कर रहे हैं:

ksizes = [1, ksize_planes, ksize_rows, ksize_cols, 1]
 strides = [1, stride_planes, strides_rows, strides_cols, 1]
 

रिटर्न
  • ExtractVolumePatches का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <टी> पैच ()

आकार के साथ 5-डी टेंसर `[बैच, आउट_प्लेन्स, आउट_रो, आउट_कॉल्स, केसाइज_प्लेन्स * ksize_rows * ksize_cols * डेप्थ]` आकार के साथ पैच युक्त `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x डेप्थ` "गहराई" आयाम में वेक्टरकृत। नोट `out_planes`, `out_rows` और `out_cols` आउटपुट पैच के आयाम हैं।