Conv2d

publiczna klasa końcowa Conv2d

Oblicza splot 2-D, biorąc pod uwagę 4-D tensory „wejściowe” i „filtr”.

Biorąc pod uwagę tensor wejściowy o kształcie „[partia, wysokość_wew., szerokość_wew., kanały_wlotowe]” i tensor filtra/jądra o kształcie „[wysokość_filtra, szerokość_filtra, kanały_wchodzące, kanały_wyjściowe]”, ta operacja wykonuje następujące czynności:

1. Spłaszcza filtr do macierzy 2-D o kształcie `[wysokość_filtra * szerokość_filtra * kanały_wchodzące, kanały_wyjściowe]`. 2. Wyodrębnia fragmenty obrazu z tensora wejściowego, tworząc wirtualny tensor o kształcie `[partia, wysokość_zewnętrzna, szerokość_zewnętrzna, wysokość_filtra * szerokość_filtra * kanały_wchodzące]`. 3. Dla każdej łatki mnoży się w prawo macierz filtra i wektor łaty obrazu.

Szczegółowo, w domyślnym formacie NHWC,

wyjście[b, i, j, k] = suma_{di, dj, q} wejście[b, kroki[1] * i + di, kroki[2] * j + dj, q] * filtr[di, dj, q, k]

Musi mieć `kroki[0] = kroki[3] = 1`. W najczęstszym przypadku tych samych kroków poziomych i wierzchołkowych, `kroki = [1, krok, krok, 1]`.

Klasy zagnieżdżone

klasa

Opcje konw.2d

Opcjonalne atrybuty dla Conv2d

Stałe

Strunowy

OP_NAME

Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Metody publiczne

Wyjście <T>	jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
statyczny <T rozszerza TNumber > Conv2d <T>	utwórz (zakres zakresu , dane wejściowe argumentu <T>, filtr argumentu <T>, kroki List<Long>, dopełnienie ciągu, opcje... opcje) Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Conv2d.
statyczne opcje konwersji	dataFormat (Format danych ciągu)
statyczne opcje konwersji	dylatacje (List<Long> dylatacje)
statyczne opcje konwersji	jawnePaddings (List<Long> jawnePaddings)
Wyjście <T>	wyjście () Tensor 4-D.
statyczne opcje konwersji	useCudnnOnGpu (wartość logiczna useCudnnOnGpu)

Metody dziedziczone

Z klasy org.tensorflow.op.RawOp

końcowa wartość logiczna	równa się (obiekt obiektu)
końcowy wew	hashCode ()
Operacja	op () Zwróć tę jednostkę obliczeniową jako pojedynczą Operation .
ostatni ciąg	doString ()

Z klasy java.lang.Object

wartość logiczna	równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>	pobierzKlasę ()
wew	hashCode ()
ostateczna pustka	powiadomić ()
ostateczna pustka	powiadom wszystkich ()
Strunowy	doString ()
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka	Czekać ()

Z interfejsu org.tensorflow.op.Op

abstrakcyjne środowisko wykonania	środowisko () Zwróć środowisko wykonawcze, w którym utworzono tę operację.
abstrakcyjna operacja	op () Zwróć tę jednostkę obliczeniową jako pojedynczą Operation .

Z interfejsu org.tensorflow.Operand

streszczenie Wyjście <T>	jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
streszczenie T	asTensor () Zwraca tensor tego operandu.
abstrakcyjny kształt	kształt () Zwraca (prawdopodobnie częściowo znany) kształt tensora, do którego odnosi się dane Output tego operandu.
Klasa abstrakcyjna<T>	typ () Zwraca typ tensora tego operandu

Z interfejsu org.tensorflow.ndarray.Shaped

streszczenie wew	ranga ()
abstrakcyjny kształt	kształt ()
abstrakcyjne, długie	rozmiar () Oblicza i zwraca całkowity rozmiar tego kontenera w liczbie wartości.

Stałe

publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME

Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Wartość stała: „Konw2D”

Metody publiczne

publiczne wyjście <T> asOutput ()

Zwraca symboliczny uchwyt tensora.

Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.

public static Conv2d <T> create ( Zakres zakresu, dane wejściowe argumentu <T>, filtr argumentu <T>, kroki List<Long>, dopełnienie ciągów, opcje... opcje)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Conv2d.

Parametry

zakres	aktualny zakres
wejście	Tensor 4-D. Kolejność wymiarów jest interpretowana zgodnie z wartością „data_format”, szczegóły znajdziesz poniżej.
filtr	Tensor 4-D o kształcie `[wysokość_filtra, szerokość_filtra, kanały_wchodzące, kanały_wyjściowe]`
kroki	Tensor 1-D o długości 4. Krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru „wejściowego”. Kolejność wymiarów jest określona przez wartość „data_format”, szczegóły znajdziesz poniżej.
wyściółka	Typ algorytmu dopełniania, który ma zostać użyty.
opcje	przenosi opcjonalne wartości atrybutów

Zwroty

• nowa instancja Conv2d

public static Conv2d.Options dataFormat (String dataFormat)

Parametry

Format danych	Określ format danych wejściowych i wyjściowych. Przy domyślnym formacie „NHWC” dane są zapisywane w kolejności: [partia, wysokość, szerokość, kanały]. Alternatywnie formatem może być „NCHW”, a kolejność przechowywania danych: [partia, kanały, wysokość, szerokość].

publiczne statyczne rozszerzenia Conv2d.Options (rozszerzenia List<Long>)

Parametry

dylatacje	Tensor 1-D długości 4. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru „wejściowego”. Jeśli ustawione na k > 1, pomiędzy każdym elementem filtrującym w tym wymiarze zostanie pominiętych komórek k-1. Kolejność wymiarów jest określona przez wartość „data_format”, szczegóły znajdziesz powyżej. Dylatacje w wymiarach partii i głębokości muszą wynosić 1.

public static Conv2d.Options jawnePaddings (List<Long> jawnePaddings)

Parametry

wyraźne wyściółki	Jeśli „dopełnienie” to „„JAWNE””, lista jawnych ilości dopełnienia. W przypadku i-tego wymiaru wielkość dopełnienia wstawianego przed i po wymiarze wynosi odpowiednio „explicit_paddings[2 * i]” i „explicit_paddings[2 * i + 1]”. Jeśli `wypełnienie` nie jest `"JAWNE"`, `wyraźne_dopełnienie` musi być puste.

publiczne wyjście <T> wyjście ()

Tensor 4-D. Kolejność wymiarów jest określona przez wartość „data_format”, szczegóły znajdziesz poniżej.

public static Conv2d.Options useCudnnOnGpu (boolean useCudnnOnGpu)