Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.

dòng chảy :: hoạt động :: BatchToSpace

#include <array_ops.h>

BatchToSpace cho các dây căng 4-D kiểu T.

Tóm lược

Đây là phiên bản kế thừa của BatchToSpaceND tổng quát hơn.

Sắp xếp lại (hoán vị) dữ liệu từ hàng loạt thành các khối dữ liệu không gian, sau đó cắt xén. Đây là sự chuyển đổi ngược lại của SpaceToBatch. Cụ thể hơn, op này xuất ra một bản sao của tensor đầu vào trong đó các giá trị từ kích thước batch được di chuyển trong các khối không gian sang kích thước heightwidth , tiếp theo là cắt dọc theo kích thước chiều heightwidth .

Tranh luận:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • input: 4-D tensor với hình dạng [batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth] . Lưu ý rằng kích thước lô của tensor đầu vào phải chia hết cho block_size * block_size .
  • cây trồng: tensor 2-D của các số nguyên không âm có hình dạng [2, 2] . Nó chỉ định số lượng phần tử cần cắt từ kết quả trung gian trên các kích thước không gian như sau:
    crops = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]
    

Lợi nhuận:

  • Output : 4-D với hình dạng [batch, height, width, depth] , trong đó:
    height = height_pad - crop_top - crop_bottom
    width = width_pad - crop_left - crop_right
    

Kích block_size phải lớn hơn một. Nó cho biết kích thước khối.

Vài ví dụ:

(1) Đối với đầu vào sau của shape [4, 1, 1, 1] và block_size của 2:

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

Tensor đầu ra có hình dạng [1, 2, 2, 1] và giá trị:

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

(2) Đối với đầu vào sau của shape [4, 1, 1, 3] và block_size của 2:

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

Tensor đầu ra có hình dạng [1, 2, 2, 3] và giá trị:

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

(3) Đối với đầu vào sau của shape [4, 2, 2, 1] và block_size của 2:

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

Tensor đầu ra có hình dạng [1, 4, 4, 1] và giá trị:

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

(4) Đối với đầu vào sau của shape [8, 1, 2, 1] và block_size của 2:

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

Tensor đầu ra có hình dạng [2, 2, 4, 1] và giá trị:

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

Người xây dựng và Người phá hủy

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

Thuộc tính công khai

operation
output

Chức năng công cộng

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

Thuộc tính công khai

hoạt động

Operation operation

đầu ra

::tensorflow::Output output

Chức năng công cộng

BatchToSpace

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

nút

::tensorflow::Node * node() const 

toán tử :: tensorflow :: Đầu vào

 operator::tensorflow::Input() const 

toán tử :: tensorflow :: Đầu ra

 operator::tensorflow::Output() const