T 型の 4 次元テンソルの BatchToSpace。
これは、より一般的な BatchToSpaceND のレガシー バージョンです。
データをバッチから空間データのブロックに再配置 (並べ替え) し、その後トリミングします。これは、SpaceToBatch の逆変換です。より具体的には、この操作は入力テンソルのコピーを出力します。ここでは、「バッチ」次元の値が空間ブロックで「高さ」次元と「幅」次元に移動され、その後「高さ」次元と「幅」次元に沿ってトリミングされます。
パブリックメソッド
| 出力<T> | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
| static <T, U extends Number> BatchToSpace <T> | |
| 出力<T> | 出力() 形状 `[バッチ、高さ、幅、深さ]` の 4-D、ここで: 高さ = height_pad - Crop_top - Crop_bottom 幅 = width_pad - Crop_left - Crop_right 属性「block_size」は 1 より大きくなければなりません。 |
継承されたメソッド
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static BatchToSpace <T> create (スコープスコープ、オペランド<T> 入力、オペランド<U> クロップ、Long blockSize)
新しい BatchToSpace 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメータ
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 入力 | 形状 `[batch block_size block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, Depth]` の 4 次元テンソル。入力テンソルのバッチ サイズは `block_size * block_size` で割り切れなければならないことに注意してください。 |
| 作物 | 形状 `[2, 2]` を持つ非負の整数の 2 次元テンソル。次のように、空間次元全体で中間結果から切り取る要素の数を指定します。 作物 = [[作物トップ、作物下]、[作物左、作物右]] |
返品
- BatchToSpace の新しいインスタンス
public出力<T>出力()
形状 `[バッチ、高さ、幅、深さ]` の 4-D、ここで:
高さ = height_pad - Crop_top - Crop_bottom 幅 = width_pad - Crop_left - Crop_right
属性「block_size」は 1 より大きくなければなりません。ブロックサイズを表します。
いくつかの例:
(1) 以下の形状 `[4, 1, 1, 1]` および block_size 2 の入力の場合:
[[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]
x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]]
[[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]]
x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]],
[[[2], [4]], [[10], [12]]],
[[[5], [7]], [[13], [15]]],
[[[6], [8]], [[14], [16]]]]
x = [[[[1], [2], [3], [4]],
[[5], [6], [7], [8]],
[[9], [10], [11], [12]],
[[13], [14], [15], [16]]]]
x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]],
[[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]]
x = [[[[1], [3]], [[5], [7]]],
[[[2], [4]], [[10], [12]]],
[[[5], [7]], [[13], [15]]],
[[[6], [8]], [[14], [16]]]]