टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: CropAndResizeGradImage

इनपुट इमेज टेंसर के संबंध में क्रॉप_एंड_रीसाइज ऑप के ग्रेडिएंट की गणना करता है।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• ग्रेड: आकार का एक 4-डी टेंसर [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]
• बक्से: आकार का एक 2-डी टेंसर [num_boxes, 4] । टेंसर की i वीं पंक्ति box_ind[i] छवि में एक बॉक्स के निर्देशांक निर्दिष्ट करती है और सामान्यीकृत निर्देशांक [y1, x1, y2, x2] में निर्दिष्ट होती है। y का एक सामान्यीकृत समन्वय मान y * (image_height - 1) पर छवि निर्देशांक में मैप किया जाता है, इसलिए छवि ऊंचाई निर्देशांक में सामान्यीकृत छवि ऊंचाई का [0, 1] अंतराल `[0, image_height - 1] पर मैप किया जाता है। हम y1 > y2 की अनुमति देते हैं, इस स्थिति में नमूना की गई फसल मूल छवि का ऊपर-नीचे फ़्लिप किया हुआ संस्करण है। चौड़ाई आयाम को समान रूप से व्यवहार किया जाता है। [0, 1] सीमा के बाहर सामान्यीकृत निर्देशांक की अनुमति है, इस स्थिति में हम इनपुट छवि मानों को एक्सट्रपलेशन करने के लिए extrapolation_value उपयोग करते हैं।
• बॉक्स_इंड: [0, batch) में int32 मानों के साथ आकार का 1-डी टेंसर [num_boxes] । box_ind[i] का मान उस छवि को निर्दिष्ट करता है जिसे i -th बॉक्स संदर्भित करता है।
• छवि_आकार: मूल छवि आकार वाले मान [batch, image_height, image_width, depth] वाला 1-डी टेंसर। image_height और image_width दोनों को सकारात्मक होना आवश्यक है।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• विधि: इंटरपोलेशन विधि को निर्दिष्ट करने वाली एक स्ट्रिंग। अभी केवल 'बिलिनियर' समर्थित है।

रिटर्न:

• Output : आकार का एक 4-डी टेंसर [batch, image_height, image_width, depth] ।

सार्वजनिक गुण

Operation operation

::tensorflow::Output output

 CropAndResizeGradImage(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input image_size,
  DataType T
)

 CropAndResizeGradImage(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input grads,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input image_size,
  DataType T,
  const CropAndResizeGradImage::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Method(
  StringPiece x
)