เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: ExtractImagePatches

#include <array_ops.h>

แยก patches ออกจาก images และวางไว้ในมิติข้อมูลเอาต์พุต "ความลึก"

สรุป

อาร์กิวเมนต์:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • ภาพ: 4-D Tensor ที่ มีรูปร่าง [batch, in_rows, in_cols, depth]
  • ksizes: ขนาดของหน้าต่างบานเลื่อนสำหรับแต่ละมิติของ images
  • ขั้นตอน: จุดศูนย์กลางของสองแพตช์ที่ต่อเนื่องกันอยู่ในรูปภาพมากแค่ไหน ต้องเป็น: [1, stride_rows, stride_cols, 1]
  • อัตรา: ต้องเป็น: [1, rate_rows, rate_cols, 1] นี่คือขั้นตอนการป้อนข้อมูลโดยระบุว่าตัวอย่างแพตช์สองตัวอย่างต่อเนื่องกันอยู่ในอินพุตเท่าใด เทียบเท่ากับการแยกแพตช์ด้วย patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) ตามด้วยการสุ่มตัวอย่างเชิงพื้นที่ด้วย rates สิ่งนี้เทียบเท่ากับ rate ในการชักแบบขยาย (aka Atrous)
  • padding: ประเภทของอัลกอริทึมการขยายที่จะใช้

ผลตอบแทน:

  • Output : Tensor 4 มิติที่มีรูปร่าง [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] ที่มีแพตช์ภาพที่มีขนาด ksize_rows x ksize_cols x depth เวกเตอร์ในมิติ "ความลึก" หมายเหตุ out_rows และ out_cols คือขนาดของแพตช์เอาต์พุต

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

ExtractImagePatches (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input images, const gtl::ArraySlice< int > & ksizes, const gtl::ArraySlice< int > & strides, const gtl::ArraySlice< int > & rates, StringPiece padding)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
patches

หน้าที่สาธารณะ

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

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

แพทช์

::tensorflow::Output patches

หน้าที่สาธารณะ

ExtractImagePatches

 ExtractImagePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: เอาต์พุต

 operator::tensorflow::Output() const