SpaceToDepth

SpaceToDepth للموترات من النوع T.

يعيد ترتيب كتل البيانات المكانية بعمق. وبشكل أكثر تحديدًا، تقوم هذه العملية بإخراج نسخة من موتر الإدخال حيث يتم نقل القيم من أبعاد "الارتفاع" و"العرض" إلى بُعد "العمق". يشير attr `block_size` إلى حجم كتلة الإدخال.

* تتم إعادة ترتيب الكتل غير المتداخلة ذات الحجم `حجم الكتلة × حجم الكتلة` في العمق في كل موقع. * عمق موتر الإخراج هو "حجم الكتلة * حجم الكتلة * عمق الإدخال". * تصبح إحداثيات Y وX داخل كل كتلة من المدخلات مكونًا عالي الترتيب في مؤشر قناة الإخراج. * يجب أن يكون ارتفاع وعرض موتر الإدخال قابلاً للقسمة على block_size.

تحدد `data_format` attr تخطيط موترات الإدخال والإخراج مع الخيارات التالية: "NHWC": `[ Batch, height, width,channels ]` "NCHW": `[ Batch,channels, height, width ]` " NCHW_VECT_C": `qint8 [ دفعة، القنوات / 4، الارتفاع، العرض، 4 ]`

من المفيد اعتبار العملية بمثابة تحويل لموتر سداسي الأبعاد. على سبيل المثال، بالنسبة إلى data_format = NHWC، يمكن تحديد كل عنصر في موتر الإدخال عبر 6 إحداثيات، مرتبة عن طريق تقليل أهمية تخطيط الذاكرة على النحو التالي: n,oY,bY,oX,bX,iC (حيث n=فهرس الدُفعة، oX، oY يعني X أو إحداثيات Y داخل الصورة الناتجة، bX، bY تعني الإحداثيات داخل كتلة الإدخال، iC تعني قنوات الإدخال). سيكون الإخراج بمثابة تبديل للتخطيط التالي: n,oY,oX,bY,bX,iC

هذه العملية مفيدة لتغيير حجم عمليات التنشيط بين التحويلات (ولكن مع الاحتفاظ بجميع البيانات)، على سبيل المثال بدلاً من التجميع. كما أنه مفيد لتدريب النماذج التلافيفية البحتة.

على سبيل المثال، في حالة إدخال شكل `[1, 2, 2, 1]`، data_format = "NHWC" وblock_size = 2:

x = [[[[1], [2]],
       [[3], [4]]]]
 

ستنتج هذه العملية موترًا بالشكل `[1, 1, 1, 4 ]`:

[[[[1, 2, 3, 4]]]]
 

هنا، يحتوي الإدخال على مجموعة من 1 وكل عنصر من عناصر الدفعة له شكل `[2, 2, 1]`، وسيكون للمخرج المقابل عنصر واحد (أي العرض والارتفاع كلاهما 1) وسوف لها عمق 4 قنوات (1 * block_size * block_size). شكل عنصر الإخراج هو `[1، 1، 4]`.

بالنسبة لموتر الإدخال بعمق أكبر، هنا بالشكل `[1, 2, 2, 3]`، على سبيل المثال

x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 

هذه العملية، لحجم الكتلة 2، ستعيد الموتر التالي للشكل `[1، 1، 1، 12]`

[[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
 

وبالمثل، بالنسبة للإدخال التالي للشكل `[1 4 4 1]`، وحجم الكتلة 2:

x = [[[[1],   [2],  [5],  [6]],
       [[3],   [4],  [7],  [8]],
       [[9],  [10], [13],  [14]],
       [[11], [12], [15],  [16]]]]
 

سيُرجع المشغل موتر الشكل التالي `[1 2 2 4]` :

x = [[[[1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8]],
       [[9, 10, 11, 12],
        [13, 14, 15, 16]]]]