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空间层深度
二维深度到空间层将深度维度的数据置换成二维空间数据块。
给定输入特征图的大小[HWC*高度*宽度]和大小块[高度宽度,则输出特征图大小为[H*高度W*宽度C].
*
该对象需要深度学习工具箱™。
层= depthToSpace2dLayer (blockSize)
层= depthToSpace2dLayer (blockSize、名称、值)
层= depthToSpace2dLayer (blockSize)创建到空间层的二维深度,指定块大小以重新安排输入激活。的blockSize输入设置BlockSize财产。
blockSize
例子
层= depthToSpace2dLayer (blockSize、名称、值)使用名称-值对来设置模式和的名字属性。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
depthToSpace2dLayer (blockSize“模式”、“CRD”)
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BlockSize
用于重新排列输入激活的块大小,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。在创建图层时,可以指定BlockSize作为标量,对两个维度使用相同的值。
[w h]
h
w
例子:(2 - 1)指定高度为2、宽度为1的块。
(2 - 1)
“刚果民主共和国”
“crd”
输入数据中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、行顺序排列数据。当你指定“crd”,层按列、行和深度排序数据。
”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。若要在层图中包含层,必须指定非空的唯一层名。如果你用层和的名字被设置为'',然后软件在训练时自动为该层分配一个名称。
NumInputs
层的输入数。这一层只接受单个输入。
数据类型:双
双
InputNames
{'在'}
输入层名。这一层只接受单个输入。
数据类型:细胞
细胞
NumOutputs
层输出的数量。这一层只有一个输出。
OutputNames
{“出”}
输出层的名称。这一层只有一个输出。
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这个示例使用:
指定用于重新排序输入激活的块大小。
blockSize = [2 2];
创建一个二维空间深度层,按列、行和深度排序数据。
层= depthToSpace2dLayer (blockSize,“模式”,“crd”,“名称”,“depthToSpaceLayer”)
[2 2] Mode: "crd"显示所有属性
生成CUDA®或使用GPU Coder™c++代码,您必须首先构建和训练一个深度神经网络。一旦对网络进行了训练和评估,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,请参见基于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™高性能推理库或ARM的代码计算库马里GPU。
计算库
depthToSpace|spaceToDepth|SpaceToDepthLayer
depthToSpace
spaceToDepth
SpaceToDepthLayer
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