tf.compat.v1.space_to_batch

SpaceToBatch для 4-мерных тензоров типа T.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.nn.space_to_batch

tf.compat.v1.space_to_batch(
    input, paddings, block_size=None, name=None, block_shape=None
)

Это устаревшая версия более общей функции SpaceToBatchND.

Добавляет нули и затем переупорядочивает (переставляет) блоки пространственных данных в пакет. Более конкретно, этот оператор выводит копию тензора входных данных, где значения из height и width измерений перемещаются в batch измерение. После добавления нулей и height и width входных данных должны быть кратными размеру блока.

Аргументы
`input`	A `Tensor`. 4-мерный с формой `[batch, height, width, depth]`.
`paddings`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. 2-мерный тензор неотрицательных целых чисел с формой `[2, 2]`. Он определяет заполнение входных данных 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 + высота + pad_bottom width_pad = pad_left + ширина + pad_right Атрибут `block_size` должен быть больше единицы. Он указывает размер блока. Неперекрывающиеся блоки размером `block_size x block size` в измерениях высоты и ширины переупорядочиваются в измерение пакета в каждом месте. Пакет выходного тензора равен `batch * block_size * block_size`. И height_pad, и width_pad должны быть кратны размеру блока. Форма выходных данных будет: [batchblock_sizeblock_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, глубина] Некоторые примеры: (1) Для следующего входного тензора с формой `[1, 2, 2, 1]` и размером блока 2: x = [[[[1], [2]], [[3], [4]]]] Выходной тензор имеет форму `[4, 1, 1, 1]` и значение: [[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]] (2) Для следующего входного тензора с формой `[1, 2, 2, 3]` и размером блока 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 тензора с формой `[1, 4, 4, 1]` и размером блока 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 тензора с формой `[2, 2, 4, 1]` и размером блока 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 атропического свертки до обычной свертки.
`block_size`	An `int` that is `>= 2`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/space_to_batch