Extrae un vistazo del tensor de entrada.
Devuelve un conjunto de ventanas denominadas vislumbres extraídas en la ubicación `compensaciones` del tensor de entrada. Si las ventanas solo se superponen parcialmente a las entradas, las áreas que no se superponen se llenarán de ruido aleatorio.
El resultado es un tensor 4-D de forma `[tamaño_de_lote, altura_de_vista, ancho_de_vista, canales]`. Los canales y las dimensiones del lote son los mismos que los del tensor de entrada. La altura y el ancho de las ventanas de salida se especifican en el parámetro `tamaño`.
El argumento `normalizado` y `centrado` controla cómo se construyen las ventanas:
- Si las coordenadas están normalizadas pero no centradas, 0,0 y 1,0 corresponden al mínimo y máximo de cada dimensión de alto y ancho.
- Si las coordenadas están normalizadas y centradas, oscilan entre -1,0 y 1,0. Las coordenadas (-1.0, -1.0) corresponden a la esquina superior izquierda, la esquina inferior derecha está ubicada en (1.0, 1.0) y el centro está en (0, 0).
- Si las coordenadas no están normalizadas, se interpretan como números de píxeles.
Clases anidadas
| clase | ExtractGlimpseV2.Opciones | Atributos opcionales para ExtractGlimpseV2 | |
Métodos públicos
| Salida <Flotante> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| Extracto estáticoGlimpseV2.Opciones | centrado (booleano centrado) |
| Extracto estáticoGlimpseV2 | |
| Salida <Flotante> | vislumbrar () Un tensor que representa los vislumbres `[tamaño_del_lote, altura_del_vislumbre, ancho_del_vislumbre, canales]`. |
| Extracto estáticoGlimpseV2.Opciones | ruido (ruido de cuerda) |
| Extracto estáticoGlimpseV2.Opciones | normalizado (booleano normalizado) |
| Extracto estáticoGlimpseV2.Opciones | uniformNoise (Booleano uniformNoise) |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Flotante> asOutput ()
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.
ExtractGlimpseV2.Options público estático centrado (booleano centrado)
Parámetros
| centrado | indica si las coordenadas de desplazamiento están centradas en relación con la imagen, en cuyo caso el desplazamiento (0, 0) es relativo al centro de las imágenes de entrada. Si es falso, el desplazamiento (0,0) corresponde a la esquina superior izquierda de las imágenes de entrada. |
|---|
ExtractGlimpseV2 estático público crear ( alcance del alcance, entrada del operando <flotante>, tamaño del operando <entero>, compensaciones del operando <flotante>, opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExtractGlimpseV2.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| aporte | Un tensor flotante 4-D de forma `[batch_size, height, width,channels]`. |
| Talla | Un tensor 1-D de 2 elementos que contiene el tamaño de los destellos a extraer. Primero se debe especificar la altura de la visera, seguida por el ancho de la visera. |
| compensaciones | Un tensor de enteros 2-D de forma `[batch_size, 2]` que contiene las ubicaciones y, x del centro de cada ventana. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ExtractGlimpseV2
Salida pública <Flotante> vislumbre ()
Un tensor que representa los vislumbres `[tamaño_del_lote, altura_del_vislumbre, ancho_del_vislumbre, canales]`.
Ruido público estático ExtractGlimpseV2.Options (String noise)
Parámetros
| ruido | indica si el ruido debe ser 'uniforme', 'gaussiano' o 'cero'. El valor predeterminado es "uniforme", lo que significa que el tipo de ruido lo decidirá "ruido uniforme". |
|---|
ExtractGlimpseV2.Options público estático normalizado (booleano normalizado)
Parámetros
| normalizado | indica si las coordenadas de desplazamiento están normalizadas. |
|---|
public static ExtractGlimpseV2.Options uniformNoise (booleano uniformNoise)
Parámetros
| Ruido uniforme | indica si el ruido debe generarse utilizando una distribución uniforme o una distribución gaussiana. |
|---|