T 类型的 4-D 张量的 BatchToSpace。
用法
tf.compat.v1.batch_to_space(
input, crops, block_size, name=None, block_shape=None
)
参数
-
input
一个Tensor
。形状为[batch*block_size*block_size, height_pad/block_size, width_pad/block_size, depth]
的 4-D 张量。请注意,输入张量的批量大小必须能被block_size * block_size
整除。 -
crops
ATensor
.必须是以下类型之一:int32
,int64
.具有形状的非负整数的二维张量[2, 2]
.它指定从跨空间维度的中间结果中裁剪多少元素,如下所示:crops = [[crop_top, crop_bottom], [crop_left, crop_right]]
-
block_size
int
即>= 2
。 -
name
操作的名称(可选)。
返回
-
一个
Tensor
。具有与input
相同的类型。
这是更通用的 BatchToSpaceND 的旧版本。
将批次中的数据重新排列(置换)为空间数据块,然后进行裁剪。这是 SpaceToBatch 的逆向变换。更具体地说,此操作输出输入张量的副本,其中来自 batch
维度的值在空间块中移动到 height
和 width
维度,然后沿着 height
和 width
维度进行裁剪。
相关用法
- Python tf.compat.v1.batch_to_space_nd用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.boolean_mask用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.distributions.Multinomial.stddev用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.distribute.MirroredStrategy.experimental_distribute_dataset用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TFRecordDataset.interleave用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.distributions.Bernoulli.cross_entropy用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.Variable.eval用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.train.FtrlOptimizer.compute_gradients用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.layers.conv3d用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.strings.length用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.Dataset.snapshot用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.experimental.SqlDataset.reduce用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_file用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.TextLineDataset.from_tensors用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.variable_scope用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.data.experimental.SqlDataset.as_numpy_iterator用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.distributions.Bernoulli.covariance用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.placeholder用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.layers.Conv3D用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.train.get_or_create_global_step用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.batch_to_space。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。