TensorFlow函數(shù):如何計算填充

2018-12-22 10:40 更新

tf.required_space_to_batch_paddings 函數(shù)

required_space_to_batch_paddings(
    input_shape,
    block_shape,
    base_paddings=None,
    name=None
)

定義在:tensorflow/python/ops/array_ops.py.

參見指南:張量變換>分割和連接

計算要使 block_shape 除以 input_shape 所需的填充.

此函數(shù)可用于計算與 space_to_batch_nd 和 batch_to_space_nd 一起使用的合適的padding參數(shù).

參數(shù):

  • input_shape:形狀為[N]的int32類型張量.
  • block_shape:形狀為[N]的int32類型張量.
  • base_paddings:可選的形狀為[N,2]的int32類型張量.指定要使用的最小填充量.所有元素必須>= 0.如果未指定,則默認為0.
  • name:字符串.可選的名稱前綴.

返回值:

該函數(shù)將返回 (paddings, crops),其中:

  • paddings和crops是秩2和形狀為[N,2]的int32類型的張量
  • satisfying:paddings[i, 0] = base_paddings[i, 0]. 0 <= paddings[i, 1] - base_paddings[i, 1] < block_shape[i] (input_shape[i] + paddings[i, 0] + paddings[i, 1]) % block_shape[i] == 0

crops[i, 0] = 0
crops[i, 1] = paddings[i, 1] - base_paddings[i, 1]

可能引發(fā)的異常:如果使用不兼容的形狀調(diào)用則會引發(fā)ValueError.

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