публичный финальный класс Conv
Вычисляет ND-свертку по заданным (N+1+batch_dims)-D "входным" и (N+2)-D "фильтрующим" тензорам.
Общая функция для вычисления ND-свертки. Требуется, чтобы `1 <= N <= 3`.
Вложенные классы
| сорт | Параметры конв. | Дополнительные атрибуты для Conv | |
Публичные методы
| Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статические параметры конв. | батчдимс (длинный батчдимс) |
| static <T расширяет число> Conv <T> | create ( Область области действия, ввод операнда <T>, фильтр операнда <T>, шаги List<Long>, заполнение строк, параметры... параметры) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию Conv. |
| статические параметры конв. | dataFormat (строка dataFormat) |
| статические параметры конв. | расширения (List<Long> расширения) |
| статические параметры конв. | явное дополнение (List<Long> явное дополнение) |
| статические параметры конв. | группы (Длинные группы) |
| Выход <Т> | выход () Тензор (N+1+batch_dims)-D. |
Унаследованные методы
Публичные методы
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
общедоступные статические Conv.Options пакетные измерения (длинные параметры пакета)
Параметры
| Пакетные измерения | Положительное целое число, определяющее количество измерений пакета для входного тензора. Должно быть меньше ранга входного тензора. |
|---|
public static Conv <T> create (область области действия , ввод операнда <T>, фильтр операнда <T>, шаги List<Long>, заполнение строк, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию Conv.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| вход | Тензор типа T и формы `batch_shape + пространственная_форма + [in_channels]` в случае, если `channels_last_format = true` или форма `batch_shape + [in_channels] + пространственная_форма`, если `channels_last_format = false`. пространственная_форма является N-мерной с `N=2` или `N=3`. Также обратите внимание, что `batch_shape` определяется параметром `batch_dims` и по умолчанию равен 1. |
| фильтр | Тензор `(N+2)-D` того же типа, что и `input`, и формы `spatial_filter_shape + [in_channels, out_channels]`, где пространственный_filter_shape является N-мерным с `N=2` или `N=3`. |
| шаги | 1D тензор длины `N+2`. Шаг скользящего окна для каждого измерения «входа». Должно быть `strides[0] = strides[N+1] = 1`. |
| прокладка | Тип используемого алгоритма заполнения. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр Conv
общедоступный статический формат данных Conv.Options (String dataFormat)
Параметры
| формат данных | Используется для установки формата данных. По умолчанию CHANNELS_FIRST использует NHWC (2D)/NDHWC (3D) или, если CHANNELS_LAST, использует NCHW (2D)/NCDHW (3D). |
|---|
общедоступные статические расширения Conv.Options (расширения List<Long>)
Параметры
| расширения | 1D тензор длины `N+2`. Коэффициент расширения для каждого измерения «входа». Если установлено значение «k > 1», между каждым фильтрующим элементом в этом измерении будет пропущено «k-1» ячеек. Порядок измерений определяется значением Channels_last_format, подробности см. выше. Расширения размеров партии и глубины должны быть равны 1. |
|---|
общедоступные статические Conv.Options явноеPaddings (List<Long> явноеPaddings)
Параметры
| явные отступы | Если `заполнение` равно `"EXPLICIT"`, список явных сумм заполнения. Для i-го измерения количество дополнений, вставленных до и после измерения, равно `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]` соответственно. Если `padding` не ``EXPLICIT``, `explicit_paddings` должен быть пустым. |
|---|
общедоступные статические группы Conv.Options (длинные группы)
Параметры
| группы | Положительное целое число, определяющее количество групп, на которые входные данные разбиваются по оси канала. Каждая группа сворачивается отдельно с помощью фильтров «фильтров/групп». Результатом является объединение результатов всех групп вдоль оси канала. Входные каналы и фильтры должны быть разделены на группы. |
|---|
публичный вывод <T> вывод ()
Тензор (N+1+batch_dims)-D. Порядок измерений определяется значением Channels_last_format, подробности см. ниже.