Python tf.raw_ops.BatchToSpace用法及代码示例

T 类型的 4-D 张量的 BatchToSpace。

用法

tf.raw_ops.BatchToSpace(
    input, crops, block_size, name=None
)

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
A Tensor.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)。

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。

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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.raw_ops.BatchToSpace。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。