tf.batch_to_space

BatchToSpace для N-мерных тензоров типа T.

tf.batch_to_space(
    input, block_shape, crops, name=None
)

Данная операция преобразует размерность «пакета» 0 в M + 1 размерности формы block_shape + [batch], затем вставляет эти блоки обратно в сетку, определяемую пространственными размерностями [1, ..., M], чтобы получить результат с таким же рангом, как у входных данных. Пространственные размеры этого промежуточного результата затем могут быть обрезаны в соответствии с crops для получения выходных данных. Это обратная операция к SpaceToBatch (см. tf.space_to_batch).

Аргументы
`input`	N-мерный `Tensor` с формой `input_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape`, где `spatial_shape` имеет M размерностей.
`block_shape`	1-мерный `Tensor` с формой [M]. Должен быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. Все значения должны быть ≥ 1. Для обратной совместимости с TF 1.0 этот параметр может быть целым числом, в этом случае он преобразуется в `numpy.array([block_shape, block_shape], dtype=numpy.int64)`.
`crops`	2-мерный `Tensor` с формой `[M, 2]`. Должен быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. Все значения должны быть ≥ 0. `crops[i] = [crop_start, crop_end]` определяет количество для обрезки от входной размерности `i + 1`, что соответствует пространственной размерности `i`. Требуется, чтобы `crop_start[i] + crop_end[i] <= block_shape[i] * input_shape[i + 1]`. Эта операция эквивалентна следующим шагам: Преобразовать `input` в `reshaped` формы: [block_shape[0], ..., block_shape[M-1], batch / prod(block_shape), input_shape[1], ..., input_shape[N-1]] Переставить размерности `reshaped` для получения `permuted` формы [batch / prod(block_shape), input_shape[1], block_shape[0], ..., input_shape[M], block_shape[M-1], input_shape[M+1], ..., input_shape[N-1]] Преобразовать `permuted` в `reshaped_permuted` формы [batch / prod(block_shape), input_shape[1] * block_shape[0], ..., input_shape[M] * block_shape[M-1], input_shape[M+1], ..., input_shape[N-1]] Обрезать начало и конец размерностей `[1, ..., M]` `reshaped_permuted` в соответствии с `crops` для получения выходных данных формы: [batch / prod(block_shape), input_shape[1] * block_shape[0] - crops[0,0] - crops[0,1], ..., input_shape[M] * block_shape[M-1] - crops[M-1,0] - crops[M-1,1], input_shape[M+1], ..., input_shape[N-1]]
`name`	Название операции (необязательно).

Примеры:

(1) Для следующего входного тензора формы [4, 1, 1, 1], block_shape = [2, 2], и crops = [[0, 0], [0, 0]]:

[[[[1]]],
 [[[2]]],
 [[[3]]],
 [[[4]]]]

Выходной тензор имеет форму [1, 2, 2, 1] и значение:

x = [[[[1], [2]],
    [[3], [4]]]]

(2) Для следующего входного тензора формы [4, 1, 1, 3], block_shape = [2, 2], и crops = [[0, 0], [0, 0]]:

[[[1,  2,   3]],
 [[4,  5,   6]],
 [[7,  8,   9]],
 [[10, 11, 12]]]

Выходной тензор имеет форму [1, 2, 2, 3] и значение:

   x = [[[[1, 2, 3], [4,  5,  6 ]],
         [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
   ```

(3) For the following
   input of shape `[4, 2, 2, 1]`,
   `block_shape = [2, 2]`, and `crops = [[0, 0], [0, 0]]`:

   ```python
   x = [[[[1], [3]], [[ 9], [11]]],
        [[[2], [4]], [[10], [12]]],
        [[[5], [7]], [[13], [15]]],
        [[[6], [8]], [[14], [16]]]]
   ```

  The output tensor has shape `[1, 4, 4, 1]` and value:

  ```python
   x = [[[1],  [2],  [ 3], [ 4]],
        [[5],  [6],  [ 7], [ 8]],
        [[9],  [10], [11], [12]],
        [[13], [14], [15], [16]]]
   ```

 (4) For the following input of shape
    `[8, 1, 3, 1]`,
    `block_shape = [2, 2]`, and `crops = [[0, 0], [2, 0]]`:

    ```python
    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]]]]
    ```

    The output tensor has shape `[2, 2, 4, 1]` and value:

    ```python
    x = [[[[ 1], [ 2], [ 3], [ 4]],
          [[ 5], [ 6], [ 7], [ 8]]],
         [[[ 9], [10], [11], [12]],
          [[13], [14], [15], [16]]]]
    ```

<!-- Tabular view -->
 <table class="responsive fixed orange">
<colgroup><col width="214px"><col></colgroup>
<tr><th colspan="2"><h2 class="add-link">Returns</h2></th></tr>
<tr class="alt">
<td colspan="2">
A `Tensor`. Has the same type as `input`.
</td>
</tr>

</table>

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/batch_to_space