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一、函数定义

二、解释范例

三、代码验证

一、函数定义

通俗易懂些，就是把输入为[batch, height, width, channels]形式的Tensor，其在height和width维的值将移至depth维

  

   

    

     

    
    

     

      space_to_depth(
     
    
   

    

     

    
    

     

       input, 
     
    
   

    

     

    
    

     

       block_size, 
     
    
   

    

     

    
    

     

       data_format="NHWC", 
     
    
   

    

     

    
    

     

       name=None)
     
    
  
 

input：就是输入的Tensor

block_size：就是块大小，一般≥2

data_format：数据形式，如下表，默认“NHWC”

name：名字

*输出张量的深度是block_size * block_size * input_depth

二、解释范例

一共三种Tensor：

（1）输入大小为：[1, 2, 2, 1]

  

   

    

     

    
    

     

      test_tensor_1 = [[[[1], [2]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[3], [4]]]]
     
    
  
 

输出大小：[1, 1, 1, 4]

[[[[1 2 3 4]]]]
 

（2）输入大小为：[1, 2, 2, 3]

  

   

    

     

    
    

     

      test_tensor_2 = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
     
    
  
 

输出大小：[1, 1, 1, 12]

[[[[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]]]]
 

（3）输入大小为：[1, 4, 4, 1]

  

   

    

     

    
    

     

      test_tensor_3 = [[[[1],   [2],  [5],  [6]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[3],   [4],  [7],  [8]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[9],  [10], [13],  [14]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[11], [12], [15],  [16]]]]
     
    
  
 

输出大小：[1, 2, 2, 4]

  

   

    

     

    
    

     

      [[[[ 1  2  3  4]
     
    
   

    

     

    
    

     

         [ 5  6  7  8]]
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

        [[ 9 10 11 12]
     
    
   

    

     

    
    

     

         [13 14 15 16]]]]
     
    
  
 

三、代码验证

 test_space_to_depth.py

  

   

    

     

    
    

     

      import tensorflow as tf
     
    
   

    

     

    
    

     

      import os
     
    
   

    

     

    
    

     

      os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_1 = tf.placeholder('float32', [1, 2, 2, 1], name='test_tensor_1')
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_1 = [[[[1], [2]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[3], [4]]]]
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_1 = tf.space_to_depth(test_tensor_1, 2)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_2 = tf.placeholder('float32', [1, 2, 2, 3], name='test_tensor_1')
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_2 = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]]
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_2 = tf.space_to_depth(test_tensor_2, 2)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_3 = tf.placeholder('float32', [1, 4, 4, 1], name='test_tensor_1')
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_3 = [[[[1],   [2],  [5],  [6]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[3],   [4],  [7],  [8]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[9],  [10], [13],  [14]],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [[11], [12], [15],  [16]]]]
     
    
   

    

     

    
    

     

      test_tensor_3 = tf.space_to_depth(test_tensor_3, 2)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      sess = tf.Session()
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(test_tensor_1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(sess.run(test_tensor_1))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(test_tensor_2)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(sess.run(test_tensor_2))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(test_tensor_3)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(sess.run(test_tensor_3))
     
    
  
 

结果：

文章来源: nickhuang1996.blog.csdn.net，作者：悲恋花丶无心之人，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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