numpyでtf.space_to_depthを実装する方法は？

Question

tensorflowの関数はtf.space_to_depthとなります。 Tensorflowのソースコードでこの関数を実装するのはとても難しいです。 numpyを使用して実装するのを手伝ってください。

この機能の仕組みを視覚化するためのコードです。ところで、すべての前に、テンソルフロー関数への入力は入力形状でなければならないことは言うまでもない。[batch, height, width, depth]

このコードを前提とする。まず、テンソルを定義する必要があります。ここでは

norm = tf.reshape(tf.range(0,72),(1,6,6,2)) 

は、深さ1（norm[0,:,:,0]）の値である：ここで

[[ 0, 2, 4, 6, 8, 10], 
[12, 14, 16, 18, 20, 22], 
[24, 26, 28, 30, 32, 34], 
[36, 38, 40, 42, 44, 46], 
[48, 50, 52, 54, 56, 58], 
[60, 62, 64, 66, 68, 70]] 

は、深さ2（norm[0,:,:,1]）の値である：

[[ 1, 3, 5, 7, 9, 11], 
[13, 15, 17, 19, 21, 23], 
[25, 27, 29, 31, 33, 35], 
[37, 39, 41, 43, 45, 47], 
[49, 51, 53, 55, 57, 59], 
[61, 63, 65, 67, 69, 71]] 

次のステップでは、tf.space_to_depth関数を適用したいと思います。

（1,3,3,8）と、ここで、この関数の出力です：：210

trans = tf.space_to_depth(norm,2) 

出力形状がある

trans[0,:,:,0] 
[[ 0, 4, 8], 
[24, 28, 32], 
[48, 52, 56]] 
trans[0,:,:,1] 
[[ 1, 5, 9], 
[25, 29, 33], 
[49, 53, 57]] 
trans[0,:,:,2] 
[[ 2, 6, 10], 
[26, 30, 34], 
[50, 54, 58]] 
trans[0,:,:,3] 
[[ 3, 7, 11], 
[27, 31, 35], 
[51, 55, 59]] 
trans[0,:,:,4] 
[[12, 16, 20], 
[36, 40, 44], 
[60, 64, 68]] 
trans[0,:,:,5] 
[[13, 17, 21], 
[37, 41, 45], 
[61, 65, 69]] 
trans[0,:,:,6] 
[[14, 18, 22], 
[38, 42, 46], 
[62, 66, 70]] 
trans[0,:,:,7] 
[[15, 19, 23], 
[39, 43, 47], 
[63, 67, 71]] 

誰かが私を助けるかもしれないどのように私はnumpyの中で、この関数のベクトル化バージョンを実装することができます？

応答を事前に評価してください！

Answer 1

あなたはreshape()とswapaxes()機能への適切な呼び出しでspace_to_depthを実装することができます

ここ

import numpy as np 

def space_to_depth(x, block_size): 
    x = np.asarray(x) 
    batch, height, width, depth = x.shape 
    reduced_height = height // block_size 
    reduced_width = width // block_size 
    y = x.reshape(batch, reduced_height, block_size, 
         reduced_width, block_size, depth) 
    z = np.swapaxes(y, 2, 3).reshape(batch, reduced_height, reduced_width, -1) 
    return z 

はthe documentation of tf.space_to_depthからの例は以下のとおりです。

In [328]: x = [[[[1], [2]], 
    ...:  [[3], [4]]]] 
    ...: 

In [329]: space_to_depth(x, 2) 
Out[329]: array([[[[1, 2, 3, 4]]]]) 

In [330]: x = [[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], 
    ...:  [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]] 
    ...: 

In [331]: space_to_depth(x, 2) 
Out[331]: array([[[[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]]]) 

In [332]: x = [[[[1], [2], [5], [6]], 
    ...:  [[3], [4], [7], [8]], 
    ...:  [[9], [10], [13], [14]], 
    ...:  [[11], [12], [15], [16]]]] 
    ...: 

In [333]: space_to_depth(x, 2) 
Out[333]: 
array([[[[ 1, 2, 3, 4], 
     [ 5, 6, 7, 8]], 

     [[ 9, 10, 11, 12], 
     [13, 14, 15, 16]]]]) 

そして、ここではあなたの例である：

In [334]: norm = np.arange(72).reshape(1, 6, 6, 2) 

In [335]: trans = space_to_depth(norm, 2) 

In [336]: trans[0, :, :, 0] 
Out[336]: 
array([[ 0, 4, 8], 
     [24, 28, 32], 
     [48, 52, 56]]) 

In [337]: trans[0, :, :, 1] 
Out[337]: 
array([[ 1, 5, 9], 
     [25, 29, 33], 
     [49, 53, 57]]) 

In [338]: trans[0, :, :, 7] 
Out[338]: 
array([[15, 19, 23], 
     [39, 43, 47], 
     [63, 67, 71]])