tf.raw_ops.SpaceToBatchND
SpaceToBatch для N-мерных тензоров типа T.
tf.raw_ops.SpaceToBatchND(
input, block_shape, paddings, name=None
)
Данная операция делит «пространственные» измерения [1, ..., M] входного тензора на сетку блоков формы block_shape, и переплетает эти блоки с размерностью «пакет» (0) таким образом, что в выходном тензоре пространственные измерения [1, ..., M] соответствуют позиции в сетке, а размерность пакета объединяет позицию внутри пространственного блока и исходную позицию пакета. Перед разделением на блоки пространственные измерения входного тензора могут быть дополнены нулями в соответствии с paddings. Точное описание приведено ниже.
| Аргументы | |
|---|---|
input | A Tensor. N-мерный тензор формы input_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape, где spatial_shape имеет M измерения. |
block_shape | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. 1-мерный тензор формы [M], все значения должны быть >= 1. |
paddings | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. 2-мерный тензор формы [M, 2], все значения должны быть >= 0. paddings[i] = [pad_start, pad_end] определяет заполнение для измерения входного тензора i + 1, которое соответствует пространственному измерению i. Требуется, чтобы block_shape[i] делило input_shape[i + 1] + pad_start + pad_end. Эта операция эквивалентна следующим шагам:
[batch] + [padded_shape[1] / block_shape[0], block_shape[0], ..., padded_shape[M] / block_shape[M-1], block_shape[M-1]] + remaining_shape
block_shape + [batch] + [padded_shape[1] / block_shape[0], ..., padded_shape[M] / block_shape[M-1]] + remaining_shape
[batch * prod(block_shape)] + [padded_shape[1] / block_shape[0], ..., padded_shape[M] / block_shape[M-1]] + remaining_shape Примеры: (1) Для следующего входного тензора формы x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]] Выходной тензор имеет форму [[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]] (2) Для следующего входного тензора формы x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]] Выходной тензор имеет форму [[[[1, 2, 3]]], [[[4, 5, 6]]], [[[7, 8, 9]]], [[[10, 11, 12]]]] (3) Для следующего входного тензора формы x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]], [[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]] Выходной тензор имеет форму x = [[[[1], [3]], [[9], [11]]], [[[2], [4]], [[10], [12]]], [[[5], [7]], [[13], [15]]], [[[6], [8]], [[14], [16]]]] (4) Для следующего входного тензора формы x = [[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]]], [[[9], [10], [11], [12]], [[13], [14], [15], [16]]]] Выходной тензор имеет форму x = [[[[0], [1], [3]]], [[[0], [9], [11]]], [[[0], [2], [4]]], [[[0], [10], [12]]], [[[0], [5], [7]]], [[[0], [13], [15]]], [[[0], [6], [8]]], [[[0], [14], [16]]]] Среди прочего, эта операция полезна для преобразования свёртки с атрофией в обычную свёртку. |
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/SpaceToBatchND