4 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 2 boyutlu bir evrişimi hesaplar.
"[batch, in_height, in_width, in_channels]" şeklinde bir giriş tensörü ve "[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]" şeklinde bir filtre / çekirdek tensörü verildiğinde, bu op aşağıdakileri gerçekleştirir:
1. Filtreyi "[filtre_yüksekliği * filtre_genişliği * kanal içi, çıkış_kanalları]" şeklindeki 2 boyutlu bir matrise düzleştirir. 2. '[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]' şeklinde sanal bir tensör oluşturmak için giriş tensöründen görüntü yamalarını çıkarır. 3. Her yama için filtre matrisini ve görüntü yama vektörünü sağla çarpar.
Ayrıntılı olarak, varsayılan NHWC formatıyla,
çıktı[b, i, j, k] = toplam_{di, dj, q} girdi[b, adımlar[1] * i + di, adımlar[2] * j + dj, q] * filtre[di, dj, q, k]
'Adımlar[0] = adımlar[3] = 1' olmalıdır. Aynı yatay ve köşeli adımların en yaygın durumu için, "adımlar = [1, adım, adım, 1]".
İç İçe Sınıflar
| sınıf | Dönüşüm2d.Seçenekleri | Conv2d için isteğe bağlı özellikler | |
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| static <T TNumber'ı genişletir > Conv2d <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen <T> filtresi, Liste<Uzun> adımlar, Dize dolgusu, Seçenekler... seçenekleri) Yeni bir Conv2d işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
| statik Dönüşüm2d.Seçenekler | dataFormat (Dize dataFormat) |
| statik Dönüşüm2d.Seçenekler | dilatasyonlar (Liste<Uzun> dilatasyonlar) |
| statik Dönüşüm2d.Seçenekler | explicitPaddings (List<Long>explicitPaddings) |
| Çıkış <T> | çıktı () 4 boyutlu bir tensör. |
| statik Dönüşüm2d.Seçenekler | useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static Conv2d <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen <T> filtresi, Liste<Uzun> adımlar, Dize dolgusu, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir Conv2d işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| giriş | 4 boyutlu bir tensör. Boyut sırası "data_format" değerine göre yorumlanır; ayrıntılar için aşağıya bakın. |
| filtre | "[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]" şeklindeki 4 boyutlu tensör |
| adımlar | 1 boyutlu uzunluk tensörü 4. 'Giriş'in her boyutu için kayan pencerenin adımı. Boyut sırası "data_format" değerine göre belirlenir; ayrıntılar için aşağıya bakın. |
| dolgu malzemesi | Kullanılacak doldurma algoritmasının türü. |
| seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- Conv2d'nin yeni bir örneği
public static Conv2d.Options dataFormat (String dataFormat)
Parametreler
| veri formatı | Giriş ve çıkış verilerinin veri formatını belirtin. Varsayılan format "NHWC" ile veriler şu sırayla saklanır: [toplu iş, yükseklik, genişlik, kanallar]. Alternatif olarak format, veri depolama sırası olan "NCHW" olabilir: [toplu iş, kanallar, yükseklik, genişlik]. |
|---|
public static Conv2d.Options genişletmeleri (Liste<Uzun> genişletmeler)
Parametreler
| genişlemeler | 1-D uzunluk tensörü 4. 'Giriş'in her boyutu için genişleme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 atlanan hücre olacaktır. Boyut sırası "data_format" değerine göre belirlenir; ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır. |
|---|
public static Conv2d.OptionsexplicitPaddings ( List<Long>explicitPaddings)
Parametreler
| açık Dolgular | 'Padding', '"EXPLICIT"` ise, açık dolgu miktarlarının listesi. i. boyut için, boyuttan önce ve sonra eklenen dolgu miktarı sırasıyla "explicit_paddings[2 * i]" ve "explicit_paddings[2 * i + 1]" şeklindedir. "Padding" "EXPLICIT" değilse, "explicit_paddings" boş olmalıdır. |
|---|
genel Çıkış <T> çıkışı ()
4 boyutlu bir tensör. Boyut sırası "data_format" değerine göre belirlenir; ayrıntılar için aşağıya bakın.