Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

tensorflow :: ops :: DepthToSpace

#include <array_ops.h>

DepthToSpace dla tensorów typu T.

streszczenie

Przestawia dane z głębokości na bloki danych przestrzennych. To jest odwrotna transformacja SpaceToDepth. Dokładniej, ta operacja generuje kopię wejściowego tensora, w którym wartości z wymiaru depth są przenoszone w blokach przestrzennych do wymiarów height i width . block_size wskazuje rozmiar bloku wejściowego i sposób przenoszenia danych.

  • block_size * block_size danych o rozmiarze block_size * block_size od głębokości są przestawiane na nienakładające się bloki o rozmiarze block_size x block_size
  • Szerokość tensora wyjściowego to input_depth * block_size , podczas gdy wysokość to input_height * block_size .
  • Współrzędne Y, X w każdym bloku obrazu wyjściowego są określone przez składową wyższego rzędu indeksu kanału wejściowego.
  • Głębokość wejściowego tensora musi być podzielna przez block_size * block_size .

data_format określa układ tensorów wejściowych i wyjściowych z następującymi opcjami: "NHWC": [ batch, height, width, channels ] "NCHW": [ batch, channels, height, width ] "NCHW_VECT_C": qint8 [ batch, channels / 4, height, width, 4 ]

Warto rozważyć tę operację jako przekształcenie tensora 6-D. np. dla data_format = NHWC, Każdy element w tensorze wejściowym można określić za pomocą 6 współrzędnych, uporządkowanych poprzez zmniejszenie znaczenia układu pamięci jako: n, iY, iX, bY, bX, oC (gdzie n = indeks partii, iX, iY oznacza X lub współrzędne Y w obrazie wejściowym, bX, bY oznacza współrzędne w bloku wyjściowym, oC oznacza kanały wyjściowe). Wyjściem byłoby wejście transponowane do następującego układu: n, iY, bY, iX, bX, oC

Ta operacja jest przydatna do zmiany rozmiaru aktywacji między zwojami (ale z zachowaniem wszystkich danych), np. Zamiast łączenia w pule. Jest również przydatny do trenowania modeli czysto konwolucyjnych.

Na przykład, biorąc pod uwagę dane wejściowe shape [1, 1, 1, 4] , data_format = "NHWC" i block_size = 2:

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

  

This operation will output a tensor of shape [1, 2, 2, 1]:

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

Tutaj wejście ma pakiet 1, a każdy element wsadu ma kształt [1, 1, 4] , odpowiednie wyjście będzie miało 2x2 elementy i będzie miało głębokość 1 kanału (1 = 4 / (block_size * block_size) ). Kształt elementu wyjściowego to [2, 2, 1] .

Dla tensora wejściowego o większej głębokości, tutaj o kształcie [1, 1, 1, 12] , np

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

Ta operacja, dla bloku o rozmiarze 2, zwróci następujący tensor kształtu [1, 2, 2, 3]

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

  

Similarly, for the following input of shape [1 2 2 4], and a block size of 2:

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

operator zwróci następujący tensor kształtu [1 4 4 1] :

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

  

Arguments:

  • scope: A Scope object
  • block_size: The size of the spatial block, same as in Space2Depth.

Returns:

Constructors and Destructors

DepthToSpace(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, int64 block_size)
DepthToSpace(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, int64 block_size, const DepthToSpace::Attrs & attrs)

Public attributes

operation
output

Public functions

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

Public static functions

DataFormat(StringPiece x)

Structs

tensorflow::ops::DepthToSpace::Attrs

Optional attribute setters for DepthToSpace.

Public attributes

operation

Operation operation

wynik

::tensorflow::Output output

Funkcje publiczne

DepthToSpace

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

DepthToSpace

 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size,
  const DepthToSpace::Attrs & attrs
)

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Publiczne funkcje statyczne

Format danych

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)