tensorflow::ops::BatchToSpace

BatchToSpace для 4-мерных тензоров типа T.

Краткое содержание

Это устаревшая версия более универсальной функции BatchToSpaceND .

Эта операция перестраивает (переставляет) данные из пакета в блоки пространственных данных, после чего выполняется обрезка. Это обратное преобразование операции SpaceToBatch. Более конкретно, эта операция выводит копию входного тензора, где значения из размерности batch перемещаются в пространственные блоки в измерения height и width , после чего выполняется обрезка вдоль измерений height и width .

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• Входные данные: 4-мерный тензор с формой [batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth] . Обратите внимание, что размер пакета входного тензора должен быть делимым на block_size * block_size .
• crops: двумерный тензор неотрицательных целых чисел формы [2, 2] . Он определяет, сколько элементов следует вырезать из промежуточного результата по пространственным измерениям следующим образом:

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

Возвращает:

• Output : 4-мерная структура с формой [batch, height, width, depth] , где:

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

Параметр block_size должен быть больше единицы. Он указывает размер блока.

Несколько примеров:

(1) Для следующих входных данных формы [4, 1, 1, 1] и размера блока 2:

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

Выходной тензор имеет форму [1, 2, 2, 1] и значение:

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

(2) Для следующих входных данных формы [4, 1, 1, 3] и размера блока 2:

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

Выходной тензор имеет форму [1, 2, 2, 3] и значение:

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

(3) Для следующих входных данных формы [4, 2, 2, 1] и размера блока 2:

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

Выходной тензор имеет форму [1, 4, 4, 1] и значение:

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

(4) Для следующих входных данных формы [8, 1, 2, 1] и размера блока 2:

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

Выходной тензор имеет форму [2, 2, 4, 1] и значение:

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

Общедоступные атрибуты

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