ExtractGlimpseV2

classe final pública ExtractGlimpseV2

Extrai um vislumbre do tensor de entrada.

Retorna um conjunto de janelas chamado vislumbres extraídos no local `offsets` do tensor de entrada. Se as janelas se sobrepuserem apenas parcialmente às entradas, as áreas não sobrepostas serão preenchidas com ruído aleatório.

O resultado é um tensor 4-D de forma `[batch_size, vislumbre_height, vislumbre_width, canais]`. Os canais e as dimensões do lote são os mesmos do tensor de entrada. A altura e a largura das janelas de saída são especificadas no parâmetro `size`.

O argumento `normalized` e `centered` controla como as janelas são construídas:

  • Se as coordenadas estiverem normalizadas, mas não centralizadas, 0,0 e 1,0 correspondem ao mínimo e máximo de cada dimensão de altura e largura.
  • Se as coordenadas forem normalizadas e centralizadas, elas variam de -1,0 a 1,0. As coordenadas (-1.0, -1.0) correspondem ao canto superior esquerdo, o canto inferior direito está localizado em (1.0, 1.0) e o centro está em (0, 0).
  • Se as coordenadas não forem normalizadas, elas serão interpretadas como números de pixels.

Classes aninhadas

aula ExtractGlimpseV2.Options Atributos opcionais para ExtractGlimpseV2

Métodos públicos

Saída <Float>
comoSaída ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
estático ExtractGlimpseV2.Options
centrado (booleano centrado)
Extrato estáticoGlimpseV2
create ( Escopo do escopo, entrada do operando <Float>, tamanho do operando <Integer>, deslocamentos do operando <Float>, opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractGlimpseV2.
Saída <Float>
vislumbrar ()
Um tensor que representa os vislumbres `[batch_size, vislumbre_height, vislumbre_width, canais]`.
estático ExtractGlimpseV2.Options
ruído (ruído de corda)
estático ExtractGlimpseV2.Options
normalizado (normalizado booleano)
estático ExtractGlimpseV2.Options
uniformNoise (Boolean uniformNoise)

Métodos Herdados

Métodos públicos

Public Output <Float> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

Public static ExtractGlimpseV2.Options centrado (Boolean centrado)

Parâmetros
centrado indica se as coordenadas de deslocamento estão centralizadas em relação à imagem, caso em que o deslocamento (0, 0) é relativo ao centro das imagens de entrada. Se false, o deslocamento (0,0) corresponde ao canto superior esquerdo das imagens de entrada.

public static ExtractGlimpseV2 create ( Escopo do escopo, entrada do Operando <Float>, tamanho do Operando <Integer>, deslocamentos do Operando <Float>, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExtractGlimpseV2.

Parâmetros
alcance escopo atual
entrada Um tensor flutuante 4-D de forma `[batch_size, height, width, channels]`.
Tamanho Um tensor 1-D de 2 elementos contendo o tamanho dos vislumbres a serem extraídos. A altura do vislumbre deve ser especificada primeiro, seguida pela largura do vislumbre.
compensações Um tensor inteiro 2-D de forma `[batch_size, 2]` contendo as localizações y, x do centro de cada janela.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância do ExtractGlimpseV2

Public Output <Float> vislumbre ()

Um tensor que representa os vislumbres `[batch_size, vislumbre_height, vislumbre_width, canais]`.

ruído público estático ExtractGlimpseV2.Options ( ruído de string)

Parâmetros
barulho indica se o ruído deve ser `uniforme`, `gaussiano` ou `zero`. O padrão é `uniform`, o que significa que o tipo de ruído será decidido por `uniform_noise`.

Public static ExtractGlimpseV2.Options normalizado (Boolean normalizado)

Parâmetros
normalizado indica se as coordenadas de deslocamento estão normalizadas.

public static ExtractGlimpseV2.Options uniformNoise (Boolean uniformNoise)

Parâmetros
uniformeRuído indica se o ruído deve ser gerado usando uma distribuição uniforme ou uma distribuição gaussiana.