Tensorflow.js tf.spaceToBatchND()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.spaceToBatchND() 函数用于将指定输入空间的空间维度拆分为块的矩阵，其形状为 blockShape，其中 blockshape 是参数。这里根据指定的填充数组填充空间维度。

用法:

tf.spaceToBatchND (x, blockShape, paddings)

参数：此函数接受三个参数，如下所示：

x:N-Dimension 的指定张量，形状为“[batch] + spatialShape + resumeShape”，其中 spatialShape 具有 M 维。
blockShape:它是一维数组，必须具有 [M] 的形状，因为所有值必须大于或等于 1。
paddings:一个形状为 [M, 2] 的二维数组，所有值必须大于或等于 0。这里 padding 等于 [padStart, padEnd]。

返回值：它返回指定输入空间的拆分版本的张量。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a Tensor
const x = tf.tensor4d(
    [5, 10, 15, 20, 25, 30], 
    [1, 3, 2, 1]
);
  
// Initializing blockShape and paddings parameters
const blockShape = [1, 1];
const paddings = [[0, 0], [0, 0]];
  
// Calling the .spaceToBatchND() funtion over
// the above parameters and Tensor
x.spaceToBatchND(blockShape, paddings).print();

输出：

Tensor
   [[[[5 ],
      [10]],

     [[15],
      [20]],

     [[25],
      [30]]]]

范例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a Tensor
const x = tf.tensor4d([2, 4, 6, 8], [1, 2, 2, 1]);
  
// Using the blockShape and paddings as the
// parameter for the .spaceToBatchND() funtion
x.spaceToBatchND([2, 2], [[0, 0], [0, 0]]).print();

输出：

Tensor
   [ [ [[2],]],

     [ [[4],]],

     [ [[6],]],

     [ [[8],]]]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#spaceToBatchND

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Kanchan_Ray大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.spaceToBatchND() Function。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。