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空间层深度
2-D深度到空间层将深度维度的数据排列成2-D空间数据块。
给定一个大小为[HWC*高度*宽度]和大小的块[高度宽度],则输出特征图大小为[H*高度W*宽度C]。
*
此对象需要深度学习工具箱™。
图层= depthToSpace2dLayer(blockSize)
layer = depthToSpace2dLayer(blockSize,Name,Value)
图层= depthToSpace2dLayer(blockSize)创建2-D深度到空间层,指定块大小以重新排列输入激活。的blockSize输入设置BlockSize财产。
blockSize
例子
layer = depthToSpace2dLayer(blockSize,Name,Value)使用名称-值对设置模式而且的名字属性。可以指定多个名称-值对。将每个属性名用引号括起来。
模式
的名字
例子:depthToSpace2dLayer (blockSize“模式”、“CRD”)创建一个2-D深度到空间层,按列、行和深度对数据排序。
depthToSpace2dLayer (blockSize“模式”、“CRD”)
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BlockSize
块大小来重新排序输入激活,指定为两个正整数的向量[w h],在那里h是高度和w是宽度。在创建层时,您可以指定BlockSize作为一个标量,对两个维度使用相同的值。
[w h]
h
w
例子:(2 - 1)指定高2和宽1的块。
(2 - 1)
“刚果民主共和国”
“crd”
从输入数据重新排列维度的顺序,指定为”及“或“crd”.当你指定”及“,该层按深度、列、行对数据进行排序。当你指定“crd”,该层按列、行和深度对数据排序。
”及“
数据类型:字符|字符串
字符
字符串
”
层名,指定为字符向量或字符串标量。为层数组输入时,trainNetwork,assembleNetwork,layerGraph,dlnetwork函数自动为具有name的层分配名称”.
层
trainNetwork
assembleNetwork
layerGraph
dlnetwork
NumInputs
1
此属性是只读的。
该层的输入数量。该层只接受单个输入。
数据类型:双
双
InputNames
{'在'}
输入层的名称。该层只接受单个输入。
数据类型:细胞
细胞
NumOutputs
层的输出数量。这个图层只有一个输出。
OutputNames
{“出”}
输出层的名称。这个图层只有一个输出。
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这个例子使用了:
为重新排序输入激活指定块大小。
blockSize = [2 2];
创建一个2-D深度到空间层,按列、行和深度对数据排序。
层= depthToSpace2dLayer(blockSize,“模式”,“crd”,“名称”,“depthToSpaceLayer”)
Name: 'depthToSpaceLayer' BlockSize: [2 2] Mode: "crd" Learnable Parameters无属性。状态参数无属性。显示所有属性
生成CUDA®或c++代码使用GPU Coder™,您必须首先构建和训练一个深度神经网络。一旦网络被训练和评估,您就可以配置代码生成器来生成代码,并在使用NVIDIA的平台上部署卷积神经网络®或手臂®GPU处理器。有关更多信息,请参见GPU编码器的深度学习(GPU编码器).
对于这一层,您可以生成利用NVIDIA CUDA深度神经网络库(cuDNN)、NVIDIA TensorRT™高性能推断库或ARM的代码计算库马里GPU。
计算库
SpaceToDepthLayer|depthToSpace|spaceToDepth
SpaceToDepthLayer
depthToSpace
spaceToDepth
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