tensorflow :: ops :: DepthToSpace

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 değerlerin uzamsal bloklarda height ve width boyutlarına taşındığı giriş tensörünün bir kopyasını çıkarır. block_size , girdi bloğu boyutunu ve verilerin nasıl taşındığını gösterir.

• Derinlikten block_size * block_size boyutundaki veri block_size * block_size , block_size x block_size boyutundaki üst üste binmeyen bloklara yeniden düzenlenir
• Çıktı tensörünün genişliği input_depth * block_size , yükseklik input_height * block_size .
• Çıktı görüntüsünün her bloğundaki Y, X koordinatları, giriş kanalı indeksinin yüksek dereceli bileşeni tarafından belirlenir.
• Giriş tensörünün derinliği block_size * block_size ile bölünebilmelidir.

data_format attr, 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 bir 6-D Tensörü dönüştürmek olarak düşünmek faydalıdır. örneğin data_format = NHWC için, giriş tensöründeki her eleman 6 koordinat aracılığıyla belirtilebilir, bellek düzeni önemini şu şekilde azaltarak sıralanabilir: n, iY, iX, bY, bX, oC (burada n = batch index, iX, iY, X anlamına gelir) veya giriş görüntüsü içindeki Y koordinatları, bX, bY, çıkış bloğu içindeki koordinatlar anlamına gelir, oC, çıkış kanalları anlamına gelir). Çıktı, aşağıdaki düzene aktarılmış girdi olacaktır: n, iY, bY, iX, bX, oC

Bu işlem, örneğin havuzlama yerine evrişimler arasındaki etkinleştirmeleri yeniden boyutlandırmak (ancak tüm verileri tutmak) için kullanışlıdır. Ayrıca, tamamen evrişimli modelleri eğitmek için de kullanışlıdır.

Örneğin, şekil [1, 1, 1, 4] , data_format = "NHWC" ve block_size = 2 girdisi verildiğinde:

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

  

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

    
   [[[[1], [2]],
     [[3], [4]]]]
 Burada, girişin bir grubu 1'dir ve her bir parti elemanının şekli [1, 1, 4] , karşılık gelen çıktının 2x2 elemanı olacak ve 1 kanal derinliği olacaktır (1 = 4 / (block_size * block_size) ). Çıkış elemanı şekli [2, 2, 1] .
 Daha büyük derinliğe sahip bir giriş tensörü için, burada şekil [1, 1, 1, 12] , örn.
 
x = [[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
 Bu işlem, 2 blok boyutu için aşağıdaki şekil tensörünü döndürecektir [1, 2, 2, 3]
 
   [[[[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
 Kamusal işlevler 
 DepthToSpace
 
 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size
)
 DepthToSpace
 
 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size,
  const DepthToSpace::Attrs & attrs
)
 düğüm
 
::tensorflow::Node * node() const 
 operator :: tensorflow :: Girdi
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 operator :: tensorflow :: Çıktı
 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Genel statik işlevler 
 Veri formatı
 
Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)