텐서플로우:: ops:: BatchToSpace

T 타입의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace 함수입니다 .

요약

이것은 보다 일반적인 BatchToSpaceND 의 이전 버전입니다.

배치 데이터를 공간 데이터 블록으로 재배열(순열)한 후 자르기 작업을 수행합니다. 이는 SpaceToBatch 연산의 역변환입니다. 더 구체적으로 말하면, 이 연산은 입력 텐서의 복사본을 출력하는데, batch 차원의 값들이 공간 블록 단위로 height 및 width 차원으로 이동된 후 height 및 width 차원을 따라 잘린 결과가 나타납니다.

논거:

• 범위: Scope 객체
• 입력: [batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth] 형태의 4차원 텐서. 입력 텐서의 배치 크기는 block_size * block_size 로 나누어 떨어져야 합니다.
• crops: [2, 2] 형태의 음이 아닌 정수로 이루어진 2차원 텐서입니다. 이는 중간 결과에서 공간 차원에 걸쳐 몇 개의 요소를 잘라낼지 다음과 같이 지정합니다.

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

보고:

• Output : [batch, height, width, depth] 형태의 4차원, 여기서:

  height = height_pad - crop_top - crop_bottom
  width = width_pad - crop_left - crop_right

block_size 속성은 1보다 커야 합니다. 이 속성은 블록 크기를 나타냅니다.

몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.

(1) 다음 입력의 형태가 [4, 1, 1, 1] 이고 블록 크기가 2인 경우:

[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]

출력 텐서의 형태는 [1, 2, 2, 1] 이며 값은 다음과 같습니다.

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

(2) 다음 입력의 형태는 [4, 1, 1, 3] 이고 블록 크기는 2입니다.

[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]

출력 텐서의 형태는 [1, 2, 2, 3] 이고 값은 다음과 같습니다.

x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
      [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]

(3) 다음 입력의 형태는 [4, 2, 2, 1] 이고 블록 크기는 2입니다.

x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
     [[[2], [4]], [[10], [12]]],
     [[[5], [7]], [[13], [15]]],
     [[[6], [8]], [[14], [16]]]]

출력 텐서의 형태는 [1, 4, 4, 1] 이며 값은 다음과 같습니다.

x = [[[[1],   [2],  [3],  [4]],
     [[5],   [6],  [7],  [8]],
     [[9],  [10], [11],  [12]],
     [[13], [14], [15],  [16]]]]

(4) 다음 입력의 형태는 [8, 1, 2, 1] 이고 블록 크기는 2입니다.

x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
     [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]

출력 텐서의 형태는 [2, 2, 4, 1] 이고 값은 다음과 같습니다.

x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
     [[[2], [4]], [[10], [12]]],
     [[[5], [7]], [[13], [15]]],
     [[[6], [8]], [[14], [16]]]]

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output output

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const