tensorflow ：： ops ：： BatchToSpaceND

タイプTのNDテンソルのBatchToSpace 。

概要

この操作は、「バッチ」次元0を形状block_shape + [batch] M + 1次元に再形成し、これらのブロックを空間次元[1, ..., M]で定義されたグリッドにインターリーブして戻し、結果を取得します。入力と同じランク。この中間結果の空間次元は、次いで、任意選択に応じてトリミングされているcropsの出力を生成します。これはSpaceToBatchの逆です。正確な説明については、以下を参照してください。

引数：

• スコープ：スコープオブジェクト
• input：ND with shape input_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape 、ここで、spatial_shapeはM次元です。
• block_shape：1-D、形状[M] 、すべての値は> = 1でなければなりません。
• トリミング：形状[M, 2]次元、すべての値は> = 0である必要がありますcrops[i] = [crop_start, crop_end]は、空間次元i対応する入力次元i + 1からトリミングする量を指定します。 crop_start[i] + crop_end[i] <= block_shape[i] * input_shape[i + 1]ます。

この操作は、次の手順と同等です。

1. 変形のinputにreshapedの形状：[block_shape [0]、...、block_shape [M-1]、バッチ/ PROD（block_shape）、input_shape [1]、...、input_shape [N-1]]
2. 入れ替え寸法reshaped生成するpermuted [バッチ/ PROD（block_shape）形状で、input_shape [1]、block_shape [0]、...、input_shape [M]、block_shape [M-1]、input_shape [M + 1] ...、input_shape [N-1]]
3. 変形は、 permuted生成するreshaped_permuted 、形状の[バッチ/ PROD（block_shape）、input_shape [1] * block_shape [0]、...、input_shape [M] * block_shape [M-1]、input_shape [M + 1] .. 。、input_shape [N-1]]
4. 寸法の開始と終了トリミング[1, ..., M]のreshaped_permutedに従ってcrops形状の出力製造する：[バッチ/ PROD（block_shape）、input_shape [1] * block_shape [0] -作物[0、 0] -crops [0,1]、...、input_shape [M] * block_shape [M-1] -crops [M-1,0] -crops [M-1,1]、input_shape [M + 1] 、...、input_shape [N-1]]

いくつかの例：

（1）次の形状[4, 1, 1, 1] block_shape = [2, 2] [4, 1, 1, 1]場合、 block_shape = [2, 2] 、およびcrops = [[0, 0], [0, 0]] ：

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

出力テンソルの形状は[1, 2, 2, 1] 1、2、2、1 [1, 2, 2, 1] 、値は次のとおりです。

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

（2）次の形状[4, 1, 1, 3] block_shape = [2, 2] [4, 1, 1, 3]場合、 block_shape = [2, 2] 、 crops = [[0, 0], [0, 0]] ：

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

出力テンソルの形状は[1, 2, 2, 3] 1、2、2、3 [1, 2, 2, 3] 、値は次のとおりです。

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

（3）次の形状[4, 2, 2, 1] block_shape = [2, 2] [4, 2, 2, 1]場合、 block_shape = [2, 2] 、およびcrops = [[0, 0], [0, 0]] ：

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

出力テンソルの形状は[1, 4, 4, 1] 1、4、4、1 [1, 4, 4, 1] 、値は次のとおりです。

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

（4）次の形状[8, 1, 3, 1] block_shape = [2, 2] [8, 1, 3, 1]場合、 block_shape = [2, 2] 、および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]]]]

出力テンソルの形状は[2, 2, 4, 1] 2、2、4、1 [2, 2, 4, 1] 、値は次のとおりです。

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

戻り値：

• Output ：出力テンソル。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output output

 BatchToSpaceND(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input block_shape,
  ::tensorflow::Input crops
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const