BatchToSpace

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস BatchToSpace

T টাইপের 4-D টেনসরের জন্য BatchToSpace।

এটি আরও সাধারণ BatchToSpaceND এর একটি উত্তরাধিকার সংস্করণ।

স্থানিক ডেটার ব্লকে ব্যাচ থেকে ডেটা পুনরায় সাজানো (পারমিউট) করে, তারপরে ক্রপ করা হয়। এটি SpaceToBatch এর বিপরীত রূপান্তর। আরও নির্দিষ্টভাবে, এই অপটি ইনপুট টেনসরের একটি অনুলিপি আউটপুট করে যেখানে `ব্যাচ` মাত্রা থেকে মানগুলি স্থানিক ব্লকে `উচ্চতা` এবং `প্রস্থ` মাত্রায় সরানো হয়, তারপর `উচ্চতা` এবং `প্রস্থ` মাত্রা বরাবর ক্রপ করা হয়।

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <T TType > BatchToSpace <T> প্রসারিত করে
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > ফসল, লং ব্লক সাইজ)
একটি নতুন BatchToSpace অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <T>
আউটপুট ()
4-D আকৃতির সাথে `[ব্যাচ, উচ্চতা, প্রস্থ, গভীরতা]`, যেখানে:

উচ্চতা = উচ্চতা_প্যাড - ক্রপ_টপ - ক্রপ_বটম প্রস্থ = প্রস্থ_প্যাড - ক্রপ_বাম - ক্রপ_ডান

attr `block_size` একের বেশি হতে হবে।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "BatchToSpace"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক BatchToSpace <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> ইনপুট, Operand <? প্রসারিত TNumber > ফসল, দীর্ঘ ব্লক সাইজ)

একটি নতুন BatchToSpace অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট আকৃতির 4-D টেনসর `[ব্যাচ ব্লক_সাইজ block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth]'। মনে রাখবেন যে ইনপুট টেনসরের ব্যাচের আকার অবশ্যই `block_size * block_size` দ্বারা বিভাজ্য হতে হবে।
ফসল `[2, 2]` আকৃতি সহ অ-ঋণাত্মক পূর্ণসংখ্যার 2-D টেনসর। এটি নিম্নরূপ স্থানিক মাত্রা জুড়ে মধ্যবর্তী ফলাফল থেকে কতগুলি উপাদান ক্রপ করতে হবে তা নির্দিষ্ট করে:

ফসল = [[ক্রপ_টপ, ক্রপ_বটম], [ক্রপ_বাম, ক্রপ_ডান]]

রিটার্নস
  • BatchToSpace এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

4-D আকৃতির সাথে `[ব্যাচ, উচ্চতা, প্রস্থ, গভীরতা]`, যেখানে:

উচ্চতা = উচ্চতা_প্যাড - ক্রপ_টপ - ক্রপ_বটম প্রস্থ = প্রস্থ_প্যাড - ক্রপ_বাম - ক্রপ_ডান

attr `block_size` একের বেশি হতে হবে। এটি ব্লকের আকার নির্দেশ করে।

কিছু উদাহরণ:

(1) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট `[4, 1, 1, 1]` এবং 2-এর ব্লক_সাইজের জন্য: 

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে `[1, 2, 2, 1]` এবং মান: 
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট `[4, 1, 1, 3]` এবং 2 এর ব্লক_সাইজের জন্য: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে `[1, 2, 2, 3]` এবং মান: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট `[4, 2, 2, 1]` এবং 2 এর ব্লক_সাইজের জন্য: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে `[1, 4, 4, 1]` এবং মান: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
(4) আকৃতির নিম্নলিখিত ইনপুট `[8, 1, 2, 1]` এবং 2-এর ব্লক_সাইজের জন্য: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে `[2, 2, 4, 1]` এবং মান: 
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]