BatchToSpace

clase final pública BatchToSpace

BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.

Esta es una versión heredada del BatchToSpaceND más general.

Reorganiza (permuta) los datos del lote en bloques de datos espaciales, seguido de recorte. Esta es la transformación inversa de SpaceToBatch. Más específicamente, esta operación genera una copia del tensor de entrada donde los valores de la dimensión 'lote' se mueven en bloques espaciales a las dimensiones 'alto' y 'ancho', seguido de recorte a lo largo de las dimensiones 'alto' y 'ancho'.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático <T, U extiende Número> BatchToSpace <T>
crear ( ámbito de ámbito, entrada de operando <T>, cultivos de operando <U>, tamaño de bloque largo)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BatchToSpace.
Salida <T>
salida ()
4-D con forma `[lote, alto, ancho, profundidad]`, donde:

altura = altura_almohadilla - crop_top - crop_bottom ancho = ancho_pad - crop_left - crop_right

El atributo `block_size` debe ser mayor que uno.

Métodos Heredados

Métodos públicos

salida pública <T> como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

BatchToSpace público estático <T> crear ( alcance del alcance, entrada del operando <T>, cultivos del operando <U>, tamaño de bloque largo)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BatchToSpace.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte Tensor 4-D con forma `[lote_tamaño_bloque_tamaño_bloque, altura_almohadilla /tamaño_bloque, ancho_almohadilla/tamaño_bloque, profundidad]'. Tenga en cuenta que el tamaño del lote del tensor de entrada debe ser divisible por `block_size * block_size`.
cultivos Tensor 2-D de enteros no negativos con forma `[2, 2]`. Especifica cuántos elementos recortar del resultado intermedio en las dimensiones espaciales de la siguiente manera:

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

Devoluciones
  • una nueva instancia de BatchToSpace

salida pública <T> salida ()

4-D con forma `[lote, alto, ancho, profundidad]`, donde:

altura = altura_almohadilla - crop_top - crop_bottom ancho = ancho_pad - crop_left - crop_right

El atributo `block_size` debe ser mayor que uno. Indica el tamaño del bloque.

Algunos ejemplos:

(1) Para la siguiente entrada de forma `[4, 1, 1, 1]` y block_size de 2: 

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
El tensor de salida tiene forma `[1, 2, 2, 1]` y valor: 
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
(2) Para la siguiente entrada de forma `[4, 1, 1, 3]` y block_size de 2: 
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
El tensor de salida tiene forma `[1, 2, 2, 3]` y valor: 
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
(3) Para la siguiente entrada de forma `[4, 2, 2, 1]` y block_size de 2: 
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
El tensor de salida tiene forma `[1, 4, 4, 1]` y valor: 
x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
      [[5],   [6],  [7],  [8]],
      [[9],  [10], [11],  [12]],
      [[13], [14], [15],  [16]]]]
(4) Para la siguiente entrada de forma `[8, 1, 2, 1]` y block_size de 2: 
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
      [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
El tensor de salida tiene forma `[2, 2, 4, 1]` y valor: 
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
      [[[2], [4]], [[10], [12]]],
      [[[5], [7]], [[13], [15]]],
      [[[6], [8]], [[14], [16]]]]