tensorflow:: ops:: BatchToSpace

型Tの4次元テンソルに対するBatchToSpace。

まとめ

これは、より汎用的なBatchToSpaceNDの旧バージョンです。

バッチデータから空間データのブロックにデータを並べ替え（順列化）、その後切り抜き処理を行います。これは SpaceToBatch の逆変換です。より具体的には、この操作では入力テンソルのコピーを出力します。このコピーでは、 batch次元の値が空間ブロックとしてheightとwidth次元に移動され、その後、 heightとwidth次元に沿って切り抜き処理が行われます。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 入力: 形状が[batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth]の 4 次元テンソル。入力テンソルのバッチサイズはblock_size * block_sizeで割り切れる必要があることに注意してください。
• crops: 形状が[2, 2]の非負整数の 2 次元テンソル。中間結果から空間次元に沿って切り取る要素の数を次のように指定します。

  crops = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]

返品:

• Output ：形状[batch, height, width, depth]の4次元データ。

  height = height_pad - crop_top - crop_bottom
  width = width_pad - crop_left - crop_right

属性block_size 1 より大きい値でなければなりません。これはブロックサイズを示します。

いくつかの例を挙げます。

（１）形状[4, 1, 1, 1] 、ブロックサイズ2の入力の場合：

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

出力テンソルの形状は[1, 2, 2, 1]で、値は次のとおりです。

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

（２）形状[4, 1, 1, 3] 、ブロックサイズ2の入力の場合：

[[[[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]で、値は以下のとおりです。

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

（３）形状[4, 2, 2, 1] 、ブロックサイズ2の入力の場合：

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]で、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）形状[8, 1, 2, 1] 、ブロックサイズ2の入力の場合：

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[2, 2, 4, 1]で、値は次のとおりです。

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

公開属性

Operation operation

::tensorflow::Output output

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const