MACE移植要求

mace支援tensorflow的depth_to_space和space_to_depth，以及strided_slice運算元。

其中depth_to_space可以用來無平滑地進行上取樣。

space_to_depth無損地下取樣。

strided_slice一般採用tensor[index_a : index_b]的方式使用，但stride_slice很不成熟，最好不用，採用掩膜(mask)相乘的方式來計算

tf.reduce_mean在mace中不支援channel axis的合併

tf.minimum不支援，但可以用-(tf.maximum(-x, w))來實現

mace在gpu上不支援matmul，所以只能採用tf.nn.conv2d來實現全連線。如下：

def

gray_world_balance(x):
mean_ = tf.maximum(tf.reduce_mean(x, axis=(1, 2), keepdims=true), 1e-6)
print
(mean_.shape)
kernel = np.array([[[[0.333333, 0.333333, 0.333333, 0.333333],
[0.333333, 0.333333, 0.333333, 0.333333],
[0.333333, 0.333333, 0.333333, 0.333333],
[0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]]], dtype=np.float32)
w_ = tf.constant(kernel, dtype=tf.float32)
print
(w_.shape)
global_mean_ = tf.nn.conv2d(input=mean_, filter=w_, strides=(1, 1, 1, 1), padding='
valid')
print
(global_mean_.shape)
ratio_ = global_mean_ /mean_
print
(ratio_.shape)
return -tf.maximum(-x * ratio_, -1.0)

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