Tensorflow.js tf.batchToSpaceND()用法及代碼示例

Tensorflow.js是Google開發的開源庫，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型和深度學習神經網絡。

tf.batchToSpaceND() 函數用於將給定的 “batch” 從零維重構為具有“block-Shape + [batch]”形狀的 “M+1” 維，其中 block-Shape 是參數，batch 是指定的張量。這裏根據給定的裁剪數組對 in-between 結果進行裁剪。

tf.batchToSpaceND (x, blockShape, crops)

參數：此函數接受三個參數，如下所示：

x:N-Dimension 的指定批張量，其形狀為“[batch] + spatialShape + resumeShape”，其中 spatialShape 為 M 維。
blockShape:一維數組的形狀必須為 [M]，因為所有值都必須大於或等於 1。
crops:[M, 2] 的二維數組形狀，其中所有值必須大於或等於 0。這裏的crop[i] = [cropStart,cropEnd] 定義了從輸入維度 i + 1 裁剪的部分。

返回值：它返回指定批次的重塑版本的張量。

範例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a 3D Tensor of batch to reshape
const x = tf.tensor3d([5, 10, 15, 20, 25], [5, 1, 1]);
  
// Initializing blockShape and crops parameter
const blockShape = [1, 1];
const crops = [[0, 0], [0, 0]];
  
// Calling the .batchToSpaceND() funtion over 
// the above parameters and Tensor
x.batchToSpaceND(blockShape, crops).print();

輸出：

Tensor
    [ [[5 ],],

      [[10],],

      [[15],],

      [[20],],

      [[25],]]

範例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing a 4D Tensor of batch to restructure
const x = tf.tensor4d([0, 2, 4, 6, 8, 10], [6, 1, 1, 1]);
  
// Using the blockShape and crops as the parameter
// for the .batchToSpaceND() funtion
x.batchToSpaceND([3, 2], [[0, 0], [0, 0]]).print();

輸出：

Tensor
    [[[[0 ],
       [2 ]],

      [[4 ],
       [6 ]],

      [[8 ],
       [10]]]]

參考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#batchToSpaceND

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Kanchan_Ray大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.batchToSpaceND() Function。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。