tensorflow::ops::DepthToSpace

#include <array_ops.h>

DepthToSpace per tensori di tipo T.

Riepilogo

Riorganizza i dati dalla profondità in blocchi di dati spaziali. Questa è la trasformazione inversa di SpaceToDepth. Più specificamente, questa operazione produce una copia del tensore di input in cui i valori dalla dimensione depth vengono spostati in blocchi spaziali nelle dimensioni height e width . L'attributo block_size indica la dimensione del blocco di input e la modalità di spostamento dei dati.

  • I blocchi di dati di dimensione block_size * block_size provenienti dalla profondità vengono riorganizzati in blocchi non sovrapposti di dimensione block_size x block_size
  • La larghezza del tensore di output è input_depth * block_size , mentre l'altezza è data input_height * block_size .
  • Le coordinate Y, X all'interno di ciascun blocco dell'immagine di output sono determinate dalla componente di ordine superiore dell'indice del canale di input.
  • La profondità del tensore di input deve essere divisibile per block_size * block_size .

L'attributo data_format specifica il layout dei tensori di input e output con le seguenti opzioni: "NHWC": [ batch, height, width, channels ] "NCHW": [ batch, channels, height, width ] "NCHW_VECT_C": qint8 [ batch, channels / 4, height, width, 4 ]

È utile considerare l'operazione come la trasformazione di un tensore 6-D. Ad esempio, per data_format = NHWC, ogni elemento del tensore di input può essere specificato tramite 6 coordinate, ordinate in base alla rilevanza decrescente del layout di memoria come: n, iY, iX, bY, bX, oC (dove n = indice del batch, iX, iY indicano le coordinate X o Y all'interno dell'immagine di input, bX, bY indicano le coordinate all'interno del blocco di output, oC indica i canali di output). L'output sarebbe l'input trasposto nel seguente layout: n, iY, bY, iX, bX, oC

Questa operazione è utile per ridimensionare le attivazioni tra le convoluzioni (mantenendo tutti i dati), ad esempio in alternativa al pooling. È inoltre utile per addestrare modelli puramente convoluzionali.

Ad esempio, dato un input di forma [1, 1, 1, 4] , data_format = "NHWC" e block_size = 2: 

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

  

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

  

    
   [[[[1], [2]],
     [[3], [4]]]]
 Qui, l'input ha un batch di 1 e ogni elemento del batch ha forma [1, 1, 4] , l'output corrispondente avrà 2x2 elementi e avrà una profondità di 1 canale (1 = 4 / (block_size * block_size) ). La forma dell'elemento di output è [2, 2, 1] .
 Per un tensore di input con profondità maggiore, qui di forma [1, 1, 1, 12] , ad esempio 
x = [[[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]
 Questa operazione, per una dimensione del blocco pari a 2, restituirà il seguente tensore di forma [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]]]]
 l'operatore restituirà il seguente tensore di forma [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:

                                              




        
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
      

        
      





        output
      

        
      




                                                                              




        
Public functions

      		





        node() const 
      

        

          ::tensorflow::Node *
        

      		





        operator::tensorflow::Input() const 
      

        

          
        

      		





        operator::tensorflow::Output() const 
      

        

          
        

      		




                                      




        
Public static functions

      		





        DataFormat(StringPiece x)
      

        
      




                                      




        
Structs

      		





        tensorflow::ops::DepthToSpace::Attrs
      

        
Optional attribute setters for DepthToSpace. 

      		




  
Public attributes

  

    
operation

    
Operation operation
 produzione 
::tensorflow::Output output
 Funzioni pubbliche 
 Profondità-Spazio 
 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size
)
 Profondità-Spazio 
 DepthToSpace(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  int64 block_size,
  const DepthToSpace::Attrs & attrs
)
 nodo 
::tensorflow::Node * node() const 
 operatore::tensorflow::Input 
 operator::tensorflow::Input() const 
 operatore::tensoreflusso::output 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Funzioni statiche pubbliche 
 Formato dati 
Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)