ML Topluluk Günü 9 Kasım! TensorFlow, JAX güncellemeler için bize katılın ve daha fazla bilgi edinin

tensorflow :: ops :: BatchToSpace

#include <array_ops.h>

T tipi 4-D tensörler için BatchToSpace .

Özet

Bu, daha genel olan BatchToSpaceND'nin eski bir sürümüdür.

Verileri toplu işten uzamsal veri bloklarına yeniden düzenler (izin verir), ardından kırpılır. Bu, SpaceToBatch'in ters dönüşümüdür. Daha spesifik olarak, bu işlem, batch boyutundan değerlerin uzamsal bloklar halinde height ve width boyutlarına taşındığı, ardından height ve width boyutları boyunca kırpıldığı, girdi tensörünün bir kopyasını çıkarır.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • input: şekilli 4-D tensör [batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth] . Girdi tensörünün parti boyutunun block_size * block_size ile bölünebilir olması gerektiğine dikkat block_size * block_size .
  • ekinler: [2, 2] şeklinde negatif olmayan tamsayıların 2-D tensörü. Uzamsal boyutlar boyunca ara sonuçtan kaç öğenin kırpılacağını şu şekilde belirtir:
    crops = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]
    

İadeler:

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

block_size büyük olmalıdır. Blok boyutunu gösterir.

Bazı örnekler:

(1) Aşağıdaki şekil [4, 1, 1, 1] ve block_size 2 girişi için:

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

Çıkış tensörünün şekli [1, 2, 2, 1] ve değeri vardır:

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

(2) Aşağıdaki şekil [4, 1, 1, 3] ve block_size 2 girişi için:

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

Çıkış tensörünün şekli [1, 2, 2, 3] ve değeri vardır:

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

(3) Aşağıdaki şekil [4, 2, 2, 1] ve block_size 2 girişi için:

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

Çıkış tensörünün şekli [1, 4, 4, 1] ve değeri vardır:

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

(4) Aşağıdaki şekil [8, 1, 2, 1] ve block_size 2 girişi için:

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

Çıkış tensörünün şekli [2, 2, 4, 1] ve değeri vardır:

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

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

operation
output

Kamusal işlevler

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

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::Output output

Kamusal işlevler

BatchToSpace

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

düğüm

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Girdi

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const