Conv2d

الطبقة النهائية العامة Conv2d

يحسب التواء ثنائي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد.

بالنظر إلى موتر الإدخال بالشكل `[batch, in_height, in_width, in_channels]` وموتر المرشح/النواة بالشكل `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`، تؤدي هذه العملية ما يلي:

1. يقوم بتسوية الفلتر إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد ذات الشكل `[filter_height * filter_width * in_channels,put_channels]`. 2. يستخرج تصحيحات الصورة من موتر الإدخال لتكوين موتر افتراضي للشكل `[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]`. 3. بالنسبة لكل تصحيح، قم بضرب مصفوفة المرشح ومتجه تصحيح الصورة باليمين.

بالتفصيل، باستخدام تنسيق NHWC الافتراضي،

الإخراج [b، i، j، k] = sum_{di، dj، q} الإدخال[b، خطوات[1] * i + di، خطوات[2] * j + dj، q] * مرشح[di، dj، ف، ك]

يجب أن تحتوي على `خطوات[0] = خطوات[3] = 1`. بالنسبة للحالة الأكثر شيوعًا لنفس الخطوات الأفقية والقممية، `خطوات = [1، خطوة، خطوة، 1]`.

فئات متداخلة

فصل Conv2d.Options السمات الاختيارية لـ Conv2d

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

الإخراج <T>
كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T يمتد TNumber > Conv2d <T>
إنشاء (نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، ومرشح المعامل <T>، وخطوات القائمة <الطويلة>، وحشوة السلسلة، والخيارات... الخيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية Conv2d جديدة.
ثابت Conv2d.Options
تنسيق البيانات (تنسيق بيانات السلسلة)
ثابت Conv2d.Options
التوسعات (قائمة التوسعات <Long>)
ثابت Conv2d.Options
أغطية صريحة (قائمة <طويلة> أغطية واضحة)
الإخراج <T>
انتاج ()
موتر رباعي الأبعاد.
ثابت Conv2d.Options
useCudnnOnGpu (الاستخدام المنطقيCudnnOnGpu)

الطرق الموروثة

org.tensorflow.op.RawOp
منطقية نهائية
يساوي (كائن كائن)
كثافة العمليات النهائية
عملية
المرجع ()
قم بإرجاع وحدة الحساب هذه Operation واحدة.
السلسلة النهائية
منطقية
يساوي (كائن arg0)
الدرجة النهائية<?>
الحصول على كلاس ()
كثافة العمليات
رمز التجزئة ()
الفراغ النهائي
إعلام ()
الفراغ النهائي
إعلام الكل ()
خيط
إلى سلسلة ()
الفراغ النهائي
انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي
انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي
انتظر ()
org.tensorflow.op.Op
بيئة التنفيذ المجردة
بيئى ()
قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها.
عملية مجردة
المرجع ()
قم بإرجاع وحدة الحساب هذه Operation واحدة.
org.tensorflow.Operand
إخراج مجردة <T>
كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
مجردة T
الموتر ()
إرجاع الموتر في هذا المعامل.
الشكل المجرد
شكل ()
تُرجع الشكل (ربما المعروف جزئيًا) للموتر المشار إليه في Output هذا المعامل.
فئة مجردة<T>
يكتب ()
إرجاع نوع الموتر لهذا المعامل
org.tensorflow.ndarray.Shaped
كثافة العمليات مجردة
الشكل المجرد
شكل ()
مجردة طويلة
مقاس ()
يحسب ويعيد الحجم الإجمالي لهذه الحاوية بعدد القيم.

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "Conv2D"

الأساليب العامة

الإخراج العام <T> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.

إنشاء Conv2d <T> ثابت عام ( نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، ومرشح المعامل <T>، وخطوات القائمة <Long>، وحشو السلسلة، والخيارات... الخيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية Conv2d جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
مدخل موتر رباعي الأبعاد. يتم تفسير ترتيب الأبعاد وفقًا لقيمة "تنسيق_البيانات"، انظر أدناه للحصول على التفاصيل.
منقي موتر رباعي الأبعاد للشكل `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`
خطوات واسعة موتر 1-D للطول 4. خطوة النافذة المنزلقة لكل بعد من أبعاد "الإدخال". يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة "تنسيق_البيانات"، انظر أدناه للحصول على التفاصيل.
حشوة نوع خوارزمية الحشو المستخدمة.
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
عائدات
  • مثيل جديد لـ Conv2d

ثابت عام Conv2d.Options dataFormat (String dataFormat)

حدود
تنسيق البيانات تحديد تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. باستخدام التنسيق الافتراضي "NHWC"، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [الدفعة، الارتفاع، العرض، القنوات]. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCHW"، ترتيب تخزين البيانات: [دفعة، قنوات، ارتفاع، عرض].

توسعات Conv2d.Options العامة الثابتة (توسعات القائمة<Long>)

حدود
توسعات موتر 1-D للطول 4. عامل التمدد لكل بعد من أبعاد "الإدخال". إذا تم التعيين على k > 1، فسيكون هناك خلايا k-1 تم تخطيها بين كل عنصر مرشح في هذا البعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة "تنسيق_البيانات"، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن تكون التوسعات في أبعاد الدفعة والعمق 1.

Conv2d.Options العامة الثابتة

حدود
this.expectPaddings إذا كانت `الحشوة` هي `"صريحة"`، فقائمة كميات الحشو الصريحة. بالنسبة للبعد التاسع، فإن مقدار المساحة المتروكة المُدرجة قبل البعد وبعده هو `explicit_paddings[2 * i]` و`explicit_paddings[2 * i + 1]`، على التوالي. إذا لم تكن `الحشوة` `"EXPLICIT"`، فيجب أن تكون ``explicit_paddings` فارغة.

الإخراج العام <T> الإخراج ()

موتر رباعي الأبعاد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة "تنسيق_البيانات"، انظر أدناه للحصول على التفاصيل.

Conv2d.Options العام الثابت useCudnnOnGpu (المنطقي useCudnnOnGpu)