tensor akışı:: işlem:: Uzaya Derinlik

T tipi tensörler için DepthToSpace.

Özet

Verileri derinlikten uzamsal veri bloklarına yeniden düzenler. Bu SpaceToDepth'in ters dönüşümüdür. Daha spesifik olarak, bu işlem, depth boyutundan gelen değerlerin uzamsal bloklar halinde height ve width boyutlarına taşındığı giriş tensörünün bir kopyasını çıkarır. attr block_size giriş bloğu boyutunu ve verilerin nasıl taşındığını gösterir.

• Derinlikten itibaren block_size * block_size boyutundaki veri yığınları, block_size x block_size boyutunda örtüşmeyen bloklar halinde yeniden düzenlenir
• Çıkış tensörünün genişliği input_depth * block_size , yüksekliği ise input_height * block_size .
• Çıkış görüntüsünün her bloğundaki Y, X koordinatları, giriş kanalı indeksinin yüksek dereceli bileşeni tarafından belirlenir.
• Giriş tensörünün derinliği block_size * block_size ile bölünebilir olmalıdır.

data_format özniteliği, aşağıdaki seçeneklerle giriş ve çıkış tensörlerinin düzenini belirtir: "NHWC": [ batch, height, width, channels ] "NCHW": [ batch, channels, height, width ] "NCHW_VECT_C": qint8 [ batch, channels / 4, height, width, 4 ]

İşlemi 6-D Tensörün dönüştürülmesi olarak düşünmek faydalıdır. örneğin data_format = NHWC için, Giriş tensöründeki her öğe, bellek düzeni önemini şu şekilde azaltarak sıralanan 6 koordinat aracılığıyla belirtilebilir: n,iY,iX,bY,bX,oC (burada n=toplu indeks, iX, iY, X anlamına gelir) veya giriş görüntüsü içindeki Y koordinatları, bX, bY çıkış bloğu içindeki koordinatlar anlamına gelir, oC çıkış kanalları anlamına gelir). Çıkış, aşağıdaki düzene aktarılan giriş olacaktır: n,iY,bY,iX,bX,oC

Bu işlem, örneğin havuzlama yerine, evrişimler arasındaki aktivasyonları yeniden boyutlandırmak (ancak tüm verileri tutmak) için kullanışlıdır. Tamamen evrişimsel modellerin eğitimi için de kullanışlıdır.

Örneğin, [1, 1, 1, 4] şeklinde bir giriş verildiğinde, data_format = "NHWC" ve blok_size = 2:

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

  

  
This operation will output a tensor of shape [1, 2, 2, 1]:
  

    
   [[[[1], [2]],
     [[3], [4]]]]
 Burada giriş 1'lik bir partiye sahiptir ve her parti elemanı [1, 1, 4] şekline sahiptir, karşılık gelen çıktı 2x2 elemana sahip olacak ve 1 kanal derinliğine sahip olacaktır (1 = 4 / (block_size * block_size) ). Çıkış elemanı şekli [2, 2, 1] şeklindedir.
 Daha büyük derinliğe sahip bir giriş tensörü için, burada [1, 1, 1, 12] şeklindedir, örneğin
 
x = [[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
 Bu işlem, 2 blok boyutu için, aşağıdaki [1, 2, 2, 3] şeklindeki tensörü döndürecektir.
 
   [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
     [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
 
  

  
Similarly, for the following input of shape [1 2 2 4], and a block size of 2:
  

    
x =  [[[[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]],
      [[9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]]]]
 operatör aşağıdaki şekil tensörünü döndürecektir [1 4 4 1] :
 
x = [[[ [1],   [2],  [5],  [6]],
      [ [3],   [4],  [7],  [8]],
      [ [9],  [10], [13],  [14]],
      [ [11], [12], [15],  [16]]]]
 
  

  
Arguments:

      
scope: A Scope object
      
block_size: The size of the spatial block, same as in Space2Depth.
    

  
Returns:

      
Output: The output tensor. 
    

  

    

      

        
Constructors and Destructors
      
    
    

      

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

      
    
    

      

        DepthToSpace(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, int64 block_size, const DepthToSpace::Attrs & attrs)
        

      
    
  
  

    

      

        
Public attributes
      
    
    

      

        operation
      
      

        

          Operation
        
      
    
    

      

        output
      
      

        

          ::tensorflow::Output
        
      
    
  
  

    

      

        
Public functions
      
    
    

      

        node() const 
      
      

        

          ::tensorflow::Node *
        
      
    
    

      

        operator::tensorflow::Input() const 
      
      

        

          
        

      
    
    

      

        operator::tensorflow::Output() const 
      
      

        

          
        

      
    
  
  

    

      

        
Public static functions
      
    
    

      

        DataFormat(StringPiece x)
      
      

        

          Attrs
        
      
    
  
  

    

      

        
Structs
      
    
    

      

        tensorflow::ops::DepthToSpace::Attrs
      
      

        
Optional attribute setters for DepthToSpace. 
      
    
  
  
Public attributes
  

    
operation
    
Operation operation
 
 çıktı
 
::tensorflow::Output output
 Kamu işlevleri 
 Uzaya Derinlik
 
 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size
)
 
 Uzaya Derinlik
 
 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size,
  const DepthToSpace::Attrs & attrs
)
 
 düğüm
 
::tensorflow::Node * node() const 
 
 operatör::tensorflow::Giriş
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 
 operatör::tensorflow::Çıktı
 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Genel statik işlevler 
 Veri formatı
 
Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)