tensorflow :: ops :: BatchToSpaceND
#include <array_ops.h>
BatchToSpace dla tensorów ND typu T.
streszczenie
Ta operacja zmienia kształt wymiaru „wsadowego” 0 na wymiary M + 1
kształtu block_shape + [batch]
, przeplata te bloki z powrotem do siatki zdefiniowanej przez wymiary przestrzenne [1, ..., M]
, aby uzyskać wynik z taka sama ranga jak wejście. Wymiary przestrzenne tego pośredniego wyniku są następnie opcjonalnie przycinane zgodnie z crops
aby wytworzyć wynik. To jest odwrotność SpaceToBatch. Poniżej znajduje się dokładny opis.
Argumenty:
- zakres: obiekt Scope
- dane wejściowe: ND z kształtem
input_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape
, gdzie spatial_shape ma wymiary M. - block_shape: 1-D z kształtem
[M]
, wszystkie wartości muszą być> = 1. - uprawy: 2-D z kształtem
[M, 2]
, wszystkie wartości muszą być> = 0.crops[i] = [crop_start, crop_end]
określa wielkość zbioru z wymiaru wejściowegoi + 1
, który odpowiada wymiarowi przestrzennemui
. Wymagane jest, abycrop_start[i] + crop_end[i] <= block_shape[i] * input_shape[i + 1]
.
Ta operacja jest równoważna z następującymi krokami:
-
reshaped
input
nareshaped
kształtu: [kształt_bloku [0], ..., kształt_bloku [M-1], partia / produkcja (kształt_bloku), kształt_wejścia [1], ..., kształt_wejścia [N-1]] - Permute wymiary
reshaped
celu uzyskaniapermuted
kształtu [partia / produkcja (kształt_bloku), kształt_wejścia [1], kształt_bloku [0], ..., kształt_wejścia [M], kształt_bloku [M-1], kształt_wejścia [M + 1] ..., kształt_wejścia [N-1]] -
reshaped_permuted
permuted
celu uzyskania kształtu reshaped_permuted [partia / produkcja (kształt_bloku), kształt_wejścia [1] * kształt_bloku [0], ..., kształt_wejścia [M] * kształt_bloku [M-1], kształt_wejścia [M + 1], .. ., input_shape [N-1]] - Obetnij początek i koniec wymiarów
[1, ..., M]
reshaped_permuted
zgodnie zcrops
aby uzyskać wynik w postaci kształtu: [partia / prod (kształt_bloku), kształt_wejścia [1] * kształt_bloku [0] - uprawa [0, 0] - uprawy [0,1], ..., kształt_wejścia [M] * kształt_bloku [M-1] - uprawy [M-1,0] - uprawy [M-1,1], kształt_wejścia [M + 1] , ..., kształt_wejścia [N-1]]
Kilka przykładów:
(1) Dla następujących danych wejściowych kształtu [4, 1, 1, 1]
, block_shape = [2, 2]
i block_shape = [2, 2]
crops = [[0, 0], [0, 0]]
:
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
Tensor wyjściowy ma kształt [1, 2, 2, 1]
i wartość:
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) Dla następującego wprowadzenia kształtu [4, 1, 1, 3]
, block_shape = [2, 2]
i block_shape = [2, 2]
crops = [[0, 0], [0, 0]]
:
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
Tensor wyjściowy ma kształt [1, 2, 2, 3]
i wartość:
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) Dla następującego wprowadzenia kształtu [4, 2, 2, 1]
, block_shape = [2, 2]
i block_shape = [2, 2]
crops = [[0, 0], [0, 0]]
:
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]], [[[2], [4]], [[10], [12]]], [[[5], [7]], [[13], [15]]], [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
Tensor wyjściowy ma kształt [1, 4, 4, 1]
i wartość:
x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]], [[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]]
(4) Dla następującego wprowadzenia kształtu [8, 1, 3, 1]
, block_shape = [2, 2]
i block_shape = [2, 2]
crops = [[0, 0], [2, 0]]
:
x = [[[[0], [1], [3]]], [[[0], [9], [11]]], [[[0], [2], [4]]], [[[0], [10], [12]]], [[[0], [5], [7]]], [[[0], [13], [15]]], [[[0], [6], [8]]], [[[0], [14], [16]]]]
Tensor wyjściowy ma kształt [2, 2, 4, 1]
i wartość:
x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]]], [[[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]]
Zwroty:
-
Output
: tensor wyjściowy.
Konstruktorzy i niszczyciele | |
---|---|
BatchToSpaceND (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input block_shape, :: tensorflow::Input crops) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation | |
output |
Funkcje publiczne | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Atrybuty publiczne
operacja
Operation operation
wynik
::tensorflow::Output output
Funkcje publiczne
BatchToSpaceND
BatchToSpaceND( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input block_shape, ::tensorflow::Input crops )
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator :: tensorflow :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operator :: tensorflow :: Output
operator::tensorflow::Output() const