ExtractVolumePatches

ExtractVolumePatches public final class

Extraiga `parches` de` entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `" profundidad "`. Extensión 3D de `extract_image_patches`.

Métodos públicos

Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estática <T se extiende Número> ExtractVolumePatches <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, List <Larga> ksizes, List <Larga> zancadas, relleno de cuerda)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ExtractVolumePatches.
Salida <T>
parches ()
Tensor 5-D con forma `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth]` que contiene parches con el tamaño `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth` vectorizado en la dimensión" profundidad ".

Métodos heredados

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static ExtractVolumePatches <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, List <Larga> ksizes, List <Larga> zancadas, relleno de cuerda)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ExtractVolumePatches.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte Tensor 5-D con forma `[batch, in_planes, in_rows, in_cols, depth]`.
ksizes El tamaño de la ventana deslizante para cada dimensión de "entrada".
zancadas 1-D de longitud 5. Qué tan lejos están los centros de dos patches consecutivos en `input`. Debe ser: `[1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1]`.
relleno El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.

Los atributos relacionados con el tamaño se especifican como sigue:

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

Devoluciones
  • una nueva instancia de ExtractVolumePatches

pública de salida <T> parches ()

Tensor 5-D con forma `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth]` que contiene parches con el tamaño `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth` vectorizado en la dimensión" profundidad ". Tenga en cuenta que `out_planes`,` out_rows` y `out_cols` son las dimensiones de los parches de salida.