该方法的工作原理如下：
ksizes
用于确定每个面片的尺寸，即每个面片应包含多少像素。strides
表示原始图像中一个色块的开始与下一个连续色块的开始之间的间隙长度。rates
是一个数字，从本质上讲，我们的补丁应rates
以原始图像中每个像素连续出现的像素跳了。（以下示例有助于说明这一点。）padding
是“ VALID”（有效），意味着每个色块必须完全包含在图像中；或者是“ SAME”，这意味着允许色块不完整（其余像素将用零填充）。
以下是一些示例代码，带有输出以帮助演示其工作方式：
import tensorflow as tfn = 10# images is a 1 x 10 x 10 x 1 array that contains the numbers 1 through 100 in orderimages = [[[[x * n + y + 1] for y in range(n)] for x in range(n)]]# We generate four outputs as follows:# 1. 3x3 patches with stride length 5# 2. Same as above, but the rate is increased to 2# 3. 4x4 patches with stride length 7; only one patch should be generated# 4. Same as above, but with padding set to 'SAME'with tf.Session() as sess: print tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 5, 5, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding='VALID').eval(), 'nn' print tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 5, 5, 1], rates=[1, 2, 2, 1], padding='VALID').eval(), 'nn' print tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 7, 7, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding='VALID').eval(), 'nn' print tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 7, 7, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding='SAME').eval()
输出：
[[[[ 1 2 3 11 12 13 21 22 23] [ 6 7 8 16 17 18 26 27 28]] [[51 52 53 61 62 63 71 72 73] [56 57 58 66 67 68 76 77 78]]]][[[[ 1 3 5 21 23 25 41 43 45] [ 6 8 10 26 28 30 46 48 50]] [[ 51 53 55 71 73 75 91 93 95] [ 56 58 60 76 78 80 96 98 100]]]][[[[ 1 2 3 4 11 12 13 14 21 22 23 24 31 32 33 34]]]][[[[ 1 2 3 4 11 12 13 14 21 22 23 24 31 32 33 34] [ 8 9 10 0 18 19 20 0 28 29 30 0 38 39 40 0]] [[ 71 72 73 74 81 82 83 84 91 92 93 94 0 0 0 0] [ 78 79 80 0 88 89 90 0 98 99 100 0 0 0 0 0]]]]
因此，例如，我们的第一个结果如下所示：
* * * 4 5 * * * 9 10 * * * 14 15 * * * 19 20 * * * 24 25 * * * 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 * * * 54 55 * * * 59 60 * * * 64 65 * * * 69 70 * * * 74 75 * * * 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
正如你可以看到，我们有2行2列价值的补丁，这是什么
out_rows和
out_cols有。
