Tensorflow.js tf.spaceToBatchND()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.spaceToBatchND() 函數用於將指定輸入空間的空間維度拆分為塊的矩陣，其形狀為 blockShape，其中 blockshape 是參數。這裏根據指定的填充數組填充空間維度。

用法:

tf.spaceToBatchND (x, blockShape, paddings)

參數：此函數接受三個參數，如下所示：

x:N-Dimension 的指定張量，形狀為“[batch] + spatialShape + resumeShape”，其中 spatialShape 具有 M 維。
blockShape:它是一維數組，必須具有 [M] 的形狀，因為所有值必須大於或等於 1。
paddings:一個形狀為 [M, 2] 的二維數組，所有值必須大於或等於 0。這裏 padding 等於 [padStart, padEnd]。

返回值：它返回指定輸入空間的拆分版本的張量。

範例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();

輸出：

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

     [[15],
      [20]],

     [[25],
      [30]]]]

範例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();

輸出：

Tensor
   [ [ [[2],]],

     [ [[4],]],

     [ [[6],]],

     [ [[8],]]]

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

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.spaceToBatchND() 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。