tf.raw_ops.SpaceToBatch

SpaceToBatch для 4-мерных тензоров типа T.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.SpaceToBatch

tf.raw_ops.SpaceToBatch(
    input, paddings, block_size, name=None
)

Это устаревшая версия более общего SpaceToBatchND.

Заполняет нулями и затем переупорядочивает (переставляет) блоки пространственных данных в пакет. Более конкретно, этот оператор выводит копию входного тензора, где значения из height и width измерений перемещаются в измерение batch. После заполнения нулями, оба height и width входного значения должны быть кратны размеру блока.

Аргументы
`input`	A `Tensor`. 4-мерный с формой `[batch, height, width, depth]`.
`paddings`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `int32`, `int64`. 2-мерный тензор неотрицательных целых чисел с формой `[2, 2]`. Он определяет заполнение входного значения нулями по пространственным измерениям следующим образом: paddings = [[pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]] Эффективные пространственные размеры заполненного нулями входного тензора будут: height_pad = pad_top + height + pad_bottom width_pad = pad_left + width + pad_right Атрибут `block_size` должен быть больше единицы. Он указывает размер блока. Непересекающиеся блоки размером `block_size x block size` по измерениям высоты и ширины переупорядочиваются в измерение пакета в каждом месте. Пакет выходного тензора равен `batch * block_size * block_size`. Как height_pad, так и width_pad должны быть кратны block_size. Форма выхода будет: [batchblock_sizeblock_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth] Примеры: (1) Для следующего входного значения с формой `[1, 2, 2, 1]` и block_size 2: x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]] Выходной тензор имеет форму `[4, 1, 1, 1]` и значение: [[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]] (2) Для следующего входного значения с формой `[1, 2, 2, 3]` и block_size 2: x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]] Выходной тензор имеет форму `[4, 1, 1, 3]` и значение: [[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]] (3) Для следующего входного значения с формой `[1, 4, 4, 1]` и block_size 2: x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]], [[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]] Выходной тензор имеет форму `[4, 2, 2, 1]` и значение: x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]], [[[2], [4]], [[10], [12]]], [[[5], [7]], [[13], [15]]], [[[6], [8]], [[14], [16]]]] (4) Для следующего входного значения с формой `[2, 2, 4, 1]` и block_size 2: x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]]], [[[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]] Выходной тензор имеет форму `[8, 1, 2, 1]` и значение: x = [[[[1], [3]]], [[[9], [11]]], [[[2], [4]]], [[[10], [12]]], [[[5], [7]]], [[[13], [15]]], [[[6], [8]]], [[[14], [16]]]] Среди прочего, этот оператор полезен для уменьшения свёртки с увеличенным шагом (atrous) до обычной свёртки.
`block_size`	A `int` что `>= 2`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `input`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/SpaceToBatch