tensorflow:: ops:: ExtractVolumePatches

Wyodrębnij patches z input i umieść je w wymiarze wyjściowym „głębokość”.

Streszczenie

Rozszerzenie 3D extract_image_patches .

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• wejście: 5-D Tensor o kształcie [batch, in_planes, in_rows, in_cols, depth] .
• ksizes: Rozmiar przesuwanego okna dla każdego wymiaru danych input .
• kroki: 1-D o długości 5. Odległość między środkami dwóch kolejnych fragmentów na input . Musi być: [1, stride_planes, stride_rows, stride_cols, 1] .
• padding: Typ algorytmu wypełniania, który ma zostać użyty.

Atrybuty związane z rozmiarem określamy jako:

      ksizes = [1, ksize_planes, ksize_rows, ksize_cols, 1]
      strides = [1, stride_planes, strides_rows, strides_cols, 1]

Zwroty:

• Output : 5-wymiarowy tensor o kształcie [batch, out_planes, out_rows, out_cols, ksize_planes * ksize_rows * ksize_cols * depth] zawierający łatki o rozmiarze ksize_planes x ksize_rows x ksize_cols x depth zwektoryzowane w wymiarze „głębokość”. Uwaga: out_planes , out_rows i out_cols to wymiary łatek wyjściowych.

Atrybuty publiczne

Operation operation

::tensorflow::Output patches

 ExtractVolumePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const