सार्वजनिक अंतिम वर्ग रूपा
(N+1+batch_dims)-D `इनपुट` और (N+2)-D `फ़िल्टर` टेंसर दिए गए ND कनवल्शन की गणना करता है।
एनडी कनवल्शन की गणना के लिए सामान्य कार्य। यह आवश्यक है कि `1 <= N <= 3`.
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | रूपा.विकल्प | Conv के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थैतिक रूपांतरण विकल्प | बैचडिम्स (लंबा बैचडिम्स) |
| स्थिर <T संख्या बढ़ाता है> रूपांतरण <T> | |
| स्थैतिक रूपांतरण विकल्प | डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट) |
| स्थैतिक रूपांतरण विकल्प | फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव) |
| स्थैतिक रूपांतरण विकल्प | स्पष्टपैडिंग्स (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग्स) |
| स्थैतिक रूपांतरण विकल्प | समूह (लंबे समूह) |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () ए (एन+1+बैच_डिम्स)-डी टेंसर। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक रूपांतरण विकल्प बैचडिम्स (लंबा बैचडिम्स)
पैरामीटर
| बैचडिम्स | इनपुट टेंसर के लिए बैच आयामों की संख्या निर्दिष्ट करने वाला एक सकारात्मक पूर्णांक। इनपुट टेंसर की रैंक से कम होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक रूपांतरण <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <T> फ़िल्टर, सूची <लंबी> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)
एक नए कनवेशन ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | T प्रकार का टेंसर और आकार `बैच_आकार + स्थानिक_आकार + [in_channels]' यदि `channels_last_format = true` या आकार `batch_shape + [in_channels] + spatial_shape` यदि `channels_last_format = false`। spatial_shape `N=2` या `N=3` के साथ N-आयामी है। यह भी ध्यान दें कि `बैच_शेप` पैरामीटर `बैच_डिम्स` द्वारा निर्धारित होता है और डिफ़ॉल्ट 1 होता है। |
| फ़िल्टर | एक `(N+2)-D` टेंसर जिसका प्रकार `इनपुट` और आकार `spatial_filter_shape + [in_channels, out_channels]` है, जहां spatial_filter_shape `N=2` या `N=3` के साथ N-आयामी है। |
| प्रगति | `N+2` लंबाई का 1-डी टेंसर। `इनपुट` के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की प्रगति। `स्ट्राइड्स[0] = स्ट्राइड्स[एन+1] = 1` होना चाहिए। |
| गद्दी | उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार. |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- रूपांतरण का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक रूपांतरण विकल्प डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)
पैरामीटर
| डेटा स्वरूप | डेटा फॉर्मेट सेट करने के लिए उपयोग किया जाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से `CHANNELS_FIRST`, `NHWC (2D) / NDHWC (3D)` का उपयोग करता है या यदि `CHANNELS_LAST`, तो `NCHW (2D) / NCDHW (3D)` का उपयोग करता है। |
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सार्वजनिक स्थैतिक रूपांतरण विकल्प फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)
पैरामीटर
| फैलाव | `N+2` लंबाई का 1-डी टेंसर। `इनपुट` के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि `k > 1` पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच `k-1` छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम `channels_last_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए। |
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सार्वजनिक स्थैतिक रूपांतरण विकल्प स्पष्टपैडिंग (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग)
पैरामीटर
| स्पष्टपैडिंग | यदि `पैडिंग` ``स्पष्ट'' है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची। Iवें आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशः `explicit_paddings[2 * i]` और `explicit_paddings[2 * i + 1]` है। यदि `पैडिंग` ``स्पष्ट'' नहीं है, तो `स्पष्ट_पैडिंग` खाली होना चाहिए। |
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सार्वजनिक स्थैतिक रूपांतरण विकल्प समूह (लंबे समूह)
पैरामीटर
| समूह | एक सकारात्मक पूर्णांक उन समूहों की संख्या निर्दिष्ट करता है जिनमें इनपुट चैनल अक्ष के साथ विभाजित होता है। प्रत्येक समूह को `फ़िल्टर/समूह` फ़िल्टर के साथ अलग से संयोजित किया गया है। आउटपुट चैनल अक्ष के साथ सभी समूहों के परिणामों का संयोजन है। इनपुट चैनल और फ़िल्टर दोनों समूहों द्वारा विभाज्य होने चाहिए। |
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सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
ए (एन+1+बैच_डिम्स)-डी टेंसर। आयाम क्रम `channels_last_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए नीचे देखें।