Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

tensorflow :: ops :: BatchToSpace

#include <array_ops.h>

BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T.

Ringkasan

Ini adalah versi lama dari BatchToSpaceND yang lebih umum.

Mengatur ulang (mengecilkan) data dari batch menjadi blok data spasial, diikuti dengan cropping. Ini adalah transformasi kebalikan dari SpaceToBatch. Lebih khusus lagi, operasi ini mengeluarkan salinan tensor input di mana nilai-nilai dari dimensi batch dipindahkan dalam blok spasial ke dimensi height dan width , diikuti dengan memotong sepanjang dimensi height dan width .

Argumen:

  • scope: Objek Scope
  • masukan: tensor 4-D dengan bentuk [batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth] . Perhatikan bahwa ukuran batch dari tensor input harus dapat dibagi dengan block_size * block_size .
  • crop: tensor 2-D dari bilangan bulat non-negatif dengan bentuk [2, 2] . Ini menentukan berapa banyak elemen yang akan dipotong dari hasil antara di seluruh dimensi spasial sebagai berikut:
    crops = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]
    

Pengembalian:

  • Output : 4-D dengan bentuk [batch, height, width, depth] , dimana:
    height = height_pad - crop_top - crop_bottom
    width = width_pad - crop_left - crop_right
    

The attr block_size harus lebih besar dari satu. Ini menunjukkan ukuran blok.

Beberapa contoh:

(1) Untuk input shape [4, 1, 1, 1] dan block_size dari 2 berikut:

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

Tensor keluaran memiliki bentuk [1, 2, 2, 1] dan nilai:

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

(2) Untuk input shape [4, 1, 1, 3] dan block_size dari 2 berikut:

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

Tensor keluaran memiliki bentuk [1, 2, 2, 3] dan nilai:

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

(3) Untuk input shape [4, 2, 2, 1] dan block_size dari 2 berikut:

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

Tensor keluaran memiliki bentuk [1, 4, 4, 1] dan nilai:

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

(4) Untuk input shape [8, 1, 2, 1] dan block_size dari 2 berikut:

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

Tensor keluaran memiliki bentuk [2, 2, 4, 1] dan nilai:

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

Pembangun dan Penghancur

BatchToSpace (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input crops, int64 block_size)

Atribut publik

operation
output

Fungsi publik

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Atribut publik

operasi

Operation operation

keluaran

::tensorflow::Output output

Fungsi publik

BatchToSpace

 BatchToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input crops,
  int64 block_size
)

simpul

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Keluaran

 operator::tensorflow::Output() const