SpaceToDepth

T प्रकार के टेंसरों के लिए SpaceToDepth।

स्थानिक डेटा के ब्लॉक को गहराई में पुनर्व्यवस्थित करता है। अधिक विशेष रूप से, यह ऑप इनपुट टेंसर की एक प्रति आउटपुट करता है जहां 'ऊंचाई' और 'चौड़ाई' आयामों से मानों को 'गहराई' आयाम में ले जाया जाता है। Attr `block_size` इनपुट ब्लॉक आकार को इंगित करता है।

* `ब्लॉक_साइज़ x ब्लॉक साइज़` आकार के गैर-अतिव्यापी ब्लॉकों को प्रत्येक स्थान पर गहराई में पुनर्व्यवस्थित किया जाता है। * आउटपुट टेंसर की गहराई `ब्लॉक_साइज़ * ब्लॉक_साइज़ * इनपुट_डेप्थ` है। * इनपुट के प्रत्येक ब्लॉक के भीतर Y, X निर्देशांक आउटपुट चैनल इंडेक्स का उच्च क्रम घटक बन जाते हैं। * इनपुट टेंसर की ऊंचाई और चौड़ाई ब्लॉक_साइज़ से विभाज्य होनी चाहिए।

`डेटा_फॉर्मेट` एटीआर निम्नलिखित विकल्पों के साथ इनपुट और आउटपुट टेंसर के लेआउट को निर्दिष्ट करता है: "एनएचडब्ल्यूसी": `[बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]` "एनसीएचडब्ल्यू": `[बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई ]` " NCHW_VECT_C": `qint8 [बैच, चैनल/4, ऊंचाई, चौड़ाई, 4 ]`

ऑपरेशन को 6-डी टेंसर को बदलने के रूप में विचार करना उपयोगी है। उदाहरण के लिए data_format = NHWC, इनपुट टेंसर में प्रत्येक तत्व को 6 निर्देशांक के माध्यम से निर्दिष्ट किया जा सकता है, मेमोरी लेआउट महत्व को कम करके क्रमबद्ध किया जा सकता है: n,oY,bY,oX,bX,iC (जहां n=बैच इंडेक्स, oX, oY का अर्थ है X या Y आउटपुट छवि के भीतर समन्वय करता है, bX, bY का अर्थ है इनपुट ब्लॉक के भीतर समन्वय, iC का अर्थ है इनपुट चैनल)। आउटपुट निम्नलिखित लेआउट में स्थानांतरित होगा: n,oY,oX,bY,bX,iC

यह ऑपरेशन कनवल्शन के बीच सक्रियणों का आकार बदलने (लेकिन सभी डेटा रखने) के लिए उपयोगी है, उदाहरण के लिए पूलिंग के बजाय। यह विशुद्ध रूप से दृढ़ मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए भी उपयोगी है।

उदाहरण के लिए, आकार का एक इनपुट दिया गया है `[1, 2, 2, 1]`, डेटा_फॉर्मेट = "एनएचडब्ल्यूसी" और ब्लॉक_साइज = 2:

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

यह ऑपरेशन आकार का एक टेंसर आउटपुट करेगा `[1, 1, 1, 4 ]`:

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

यहां, इनपुट में 1 का बैच है और प्रत्येक बैच तत्व का आकार `[2, 2, 1]` है, संबंधित आउटपुट में एक ही तत्व होगा (यानी चौड़ाई और ऊंचाई दोनों 1 हैं) और होगा 4 चैनलों की गहराई है (1 * ब्लॉक_साइज़ * ब्लॉक_साइज़)। आउटपुट तत्व का आकार `[1, 1, 4]` है।

बड़ी गहराई वाले इनपुट टेंसर के लिए, यहां आकार `[1, 2, 2, 3]`, उदाहरण के लिए

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

यह ऑपरेशन, 2 के ब्लॉक_आकार के लिए, आकार का निम्नलिखित टेंसर लौटाएगा `[1, 1, 1, 12]`

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

इसी तरह, आकार के निम्नलिखित इनपुट के लिए `[1 4 4 1]`, और 2 के ब्लॉक आकार के लिए:

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

5 ऑपरेटर आकार के निम्नलिखित टेंसर को लौटाएगा `[1 2 2 4]` :

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