Extraia `patches` de` entrada` e coloque-os na dimensão de saída `" profundidade "`. Extensão 3D de `extract_image_patches`.
Métodos Públicos
| Output <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
| estática <T estende Number> ExtractVolumePatches <T> | |
| Output <T> | remendos () Tensor 5-D com forma `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth]` contendo patches com tamanho `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth` vetorizado na dimensão" profundidade ". |
Métodos herdados
Métodos Públicos
pública Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para as 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 ExtractVolumePatches <T> create ( Scope escopo, Operando <T> entrada, List <longo> ksizes, List <longo> avanços, String estofamento)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractVolumePatches.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| entrada | Tensor 5-D com forma `[batch, in_planes, in_rows, in_cols, depth]`. |
| ksizes | O tamanho da janela deslizante para cada dimensão de `entrada`. |
| passos largos | 1-D de comprimento 5. A que distância os centros de dois patches consecutivos estão na `entrada`. Deve ser: `[1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1]`. |
| preenchimento | O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado. Os atributos relacionados com o tamanho são especificados como se segue: |
Devoluções
- uma nova instância de ExtractVolumePatches
pública Output <T> manchas ()
Tensor 5-D com forma `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth]` contendo patches com tamanho `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth` vetorizado na dimensão" profundidade ". Note que `out_planes`,` out_rows` e `out_cols` são as dimensões dos patches de saída.