SpaceToBatch

パブリック最終クラスSpaceToBatch

T 型の 4 次元テンソルの SpaceToBatch。

これは、より一般的な SpaceToBatchND のレガシー バージョンです。

空間データのブロックをゼロパッドしてバッチに再配置 (並べ替え) します。より具体的には、この操作は、「height」次元と「width」次元の値が「batch」次元に移動された入力テンソルのコピーを出力します。ゼロパディングの後、入​​力の「高さ」と「幅」は両方ともブロック サイズで割り切れなければなりません。

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > SpaceToBatch <T>
create ( Scopeスコープ、オペランド<T> 入力、オペランド<? extends TNumber > パディング、Long blockSize)
新しい SpaceToBatch 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力<T>
出力()

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "SpaceToBatch"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static SpaceToBatch <T> create (スコープスコープ、オペランド<T> 入力、オペランド<? extends TNumber > パディング、Long blockSize)

新しい SpaceToBatch 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
入力形状 `[バッチ、高さ、幅、深さ]` の 4-D。
パディング形状 `[2, 2]` を持つ非負の整数の 2 次元テンソル。次のように、空間次元全体にわたる入力のゼロ パディングを指定します。

パディング = [[パッドトップ, パッドボトム], [パッド左, パッド右]]

ゼロパディングされた入力テンソルの有効空間次元は次のようになります。

height_pad = パッドトップ + 高さ + パッドボトム width_pad = パッド左 + 幅 + パッド右

属性「block_size」は 1 より大きくなければなりません。ブロックサイズを表します。

* 高さと幅のサイズが「block_size x block size」の重複しないブロックは、各位置でバッチ次元に再配置されます。 * 出力テンソルのバッチは `batch * block_size * block_size` です。 * height_pad と width_pad は両方とも block_size で割り切れる必要があります。

出力の形式は次のようになります。

[バッチブロック サイズブロック サイズ、高さパッド/ブロック サイズ、幅パッド/ブロック サイズ、深さ]

いくつかの例：

(1) 次の形状 `[1, 2, 2, 1]` および block_size 2 の入力の場合: 

x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
出力テンソルの形状 `[4, 1, 1, 1]` および値: 
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
(2) 次の形状 `[1, 2, 2, 3]` と block_size 2 の入力の場合: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
出力テンソルの形状 `[4, 1, 1, 3]` と値: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
(3) 次の形状 `[1, 4, 4, 1]` および block_size 2 の入力の場合: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
出力テンソルの形状 `[4, 2, 2, 1]` および値: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
(4) 次の形状 `[2, 2, 4, 1]` と block_size 2 の入力の場合: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
       [[5],   [6],  [7],  [8]]],
      [[[9],  [10], [11],  [12]],
       [[13], [14], [15],  [16]]]]
出力テンソルの形状 `[8, 1, 2, 1]` と値: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
とりわけ、この操作は、異常な畳み込みを通常の畳み込みに減らすのに役立ちます。

戻り値
  • SpaceToBatch の新しいインスタンス

public出力<T>出力()