tensorflow:: ops:: ExtractImagePatches

images থেকে patches বের করে 'ডেপথ' আউটপুট ডাইমেনশনে রাখুন।

সারসংক্ষেপ

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ছবি: [batch, in_rows, in_cols, depth] আকৃতির একটি ৪-মাত্রিক টেনসর ।
• ksizes: images প্রতিটি মাত্রার জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর আকার।
• স্ট্রাইডস: ছবিতে পরপর দুটি প্যাচের কেন্দ্রবিন্দুর মধ্যকার দূরত্ব। এর পরিসর অবশ্যই [1, stride_rows, stride_cols, 1] হতে হবে।
• রেট: অবশ্যই হতে হবে: [1, rate_rows, rate_cols, 1] । এটি হলো ইনপুট স্ট্রাইড, যা নির্দিষ্ট করে ইনপুটে দুটি পরপর প্যাচ স্যাম্পল কতটা দূরে অবস্থিত। এটি patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) ব্যবহার করে প্যাচ এক্সট্র্যাক্ট করার এবং তারপরে সেগুলোকে rates ফ্যাক্টর দ্বারা স্থানিকভাবে সাবস্যাম্পলিং করার সমতুল্য। এটি ডাইলেটেড (যাকে অ্যাট্রাসও বলা হয়) কনভোলিউশনের rate এর সমতুল্য।
• প্যাডিং: কোন ধরনের প্যাডিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে।

ফেরত:

• Output : [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] আকারের একটি ৪-মাত্রিক টেনসর, যেখানে ksize_rows x ksize_cols x depth আকারের ইমেজ প্যাচগুলো "depth" ডাইমেনশনে ভেক্টরাইজ করা থাকবে। উল্লেখ্য যে, out_rows এবং out_cols হলো আউটপুট প্যাচগুলোর ডাইমেনশন।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output patches

 ExtractImagePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const