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ExtractVolumePatches

clase final pública ExtractVolumePatches

Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. Extensión 3D de `extract_image_patches`.

Métodos públicos

Salida <T>	como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
static <T extiende Número> ExtractVolumePatches <T>	crear ( ámbito de alcance, entrada de operando <T>, tamaño de lista <largo>, pasos de lista <largo>, relleno de cadena) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExtractVolumePatches.
Salida <T>	parches () Tensor 5-D con forma `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth]` que contiene parches con el tamaño `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth` vectorizado en la dimensión "profundidad".

Métodos Heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual a (Objeto obj)
int final	código hash ()
Operación	op () Devuelve la `Operation` subyacente
cadena final	a la cadena ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual a (Objeto arg0)
clase final<?>	obtenerClase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	a la cadena ()
vacío final	espera (largo arg0, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	espera ()

Desde la interfaz org.tensorflow.Operand

salida abstracta <T>

como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

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.

ExtractVolumePatches público estático <T> crear ( Ámbito de alcance, Operando <T> entrada, List<Long> ksizes, List<Long> zancadas, relleno de cadena)

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

Parámetros

alcance	alcance actual
aporte	Tensor 5-D con forma `[lote, en_planos, en_filas, en_columnas, profundidad]`.
ktallas	El tamaño de la ventana deslizante para cada dimensión de `entrada`.
zancadas	1-D de longitud 5. Qué tan lejos están los centros de dos parches consecutivos en `entrada`. Debe ser: `[1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1]`.
relleno	El tipo de algoritmo de relleno a utilizar. Los atributos relacionados con el tamaño se especifican de la siguiente manera: `ksizes = [1, ksize_planes, ksize_rows, ksize_cols, 1] strides = [1, stride_planes, strides_rows, strides_cols, 1]`

Devoluciones

una nueva instancia de ExtractVolumePatches

Salida pública <T> parches ()

Tensor 5-D con forma `[batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth]` que contiene parches con el tamaño `ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth` vectorizado en la dimensión "profundidad". Tenga en cuenta que `out_planes`, `out_rows` y `out_cols` son las dimensiones de los parches de salida.