Вычисляет двумерную свертку по четырехмерным «входным» и «фильтрующим» тензорам.
Учитывая входной тензор формы `[batch, in_height, in_width, in_channels]` и тензор фильтра/ядра формы `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`, эта операция выполняет следующее:
1. Преобразует фильтр в двумерную матрицу формы `[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]`. 2. Извлекает фрагменты изображения из входного тензора, чтобы сформировать виртуальный тензор формы `[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]`. 3. Для каждого патча умножается вправо матрица фильтра и вектор патча изображения.
Подробно, с форматом NHWC по умолчанию:
выход[b, i, j, k] = sum_{di, dj, q} input[b, Strides[1] * i + di, Strides[2] * j + dj, q] * filter[di, dj, д, к]
Должно быть `strides[0] = strides[3] = 1`. Для наиболее распространенного случая одинаковых шагов по горизонтали и вершинам, `шаги = [1, шаг, шаг, 1]`.
Вложенные классы
| сорт | Параметры Conv2d | Дополнительные атрибуты для Conv2d | |
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический <T расширяет TNumber > Conv2d <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 Conv2d. |
| статические Conv2d.Параметры | dataFormat (строка dataFormat) |
| статические Conv2d.Параметры | расширения (List<Long> расширения) |
| статические Conv2d.Параметры | явное дополнение (List<Long> явное дополнение) |
| Выход <Т> | выход () 4-D тензор. |
| статические Conv2d.Параметры | useCudnnOnGpu (логическое значение useCudnnOnGpu) |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
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.
public static Conv2d <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 Conv2d.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| вход | 4-D тензор. Порядок измерений интерпретируется в соответствии со значением `data_format`, подробности см. ниже. |
| фильтр | Четырехмерный тензор формы `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` |
| шаги | Одномерный тензор длины 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения «входа». Порядок измерений определяется значением data_format, подробности см. ниже. |
| прокладка | Тип используемого алгоритма заполнения. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр Conv2d
общедоступный статический формат данных Conv2d.Options (String dataFormat)
Параметры
| формат данных | Укажите формат входных и выходных данных. В формате по умолчанию «NHWC» данные сохраняются в следующем порядке: [пакет, высота, ширина, каналы]. Альтернативно, формат может быть «NCHW», порядок хранения данных: [пакет, каналы, высота, ширина]. |
|---|
общедоступные статические расширения Conv2d.Options (расширения List<Long>)
Параметры
| расширения | Одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения «входа». Если установлено значение k > 1, между каждым фильтрующим элементом в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, подробности см. выше. Расширения размеров партии и глубины должны быть равны 1. |
|---|
общедоступный статический Conv2d.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. |
|---|
публичный вывод <T> вывод ()
4-D тензор. Порядок измерений определяется значением data_format, подробности см. ниже.