Tính toán độ giãn nở thang độ xám của các tensor `đầu vào` 4-D và `bộ lọc` 3-D.
Tenxơ `input` có hình dạng `[batch, in_height, in_width, deep]` và tenxơ `filter` có hình dạng `[filter_height, filter_width, deep]`, tức là mỗi kênh đầu vào được xử lý độc lập với các kênh khác chức năng cấu trúc. Tensor `output` có hình dạng `[batch, out_height, out_width, deep]`. Kích thước không gian của tensor đầu ra phụ thuộc vào thuật toán `padding`. Chúng tôi hiện chỉ hỗ trợ `data_format` "NHWC" mặc định.
Cụ thể, độ giãn nở 2-D hình thái thang độ xám là mối tương quan tổng tối đa (để nhất quán với `conv2d`, chúng tôi sử dụng các bộ lọc không được phản chiếu):
đầu ra[b, y, x, c] = max_{dy, dx} đầu vào[b, bước tiến [1] * y + tốc độ [1] * dy, bước tiến [2] * x + tốc độ [2] * dx, c ] + bộ lọc[dy, dx, c]
Max-pooling là trường hợp đặc biệt khi bộ lọc có kích thước bằng kích thước kernel gộp và chứa tất cả các số 0.
Lưu ý về tính đối ngẫu: Độ giãn của `input` bởi `filter` bằng với sự phủ định sự xói mòn của `-input` bởi `filter` được phản ánh.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công cộng
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TNumber > Dilation2d <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () 4-D với hình dạng `[batch, out_height, out_width, deep]`. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công cộng
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static Dilation2d <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, bộ lọc Toán tử <T>, bước tiến Danh sách<Long>, Tốc độ Danh sách<Long>, Đệm chuỗi)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc thao tác Dilation2d mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| đầu vào | 4-D với hình dạng `[batch, in_height, in_width, deep]`. |
| lọc | 3-D với hình dạng `[filter_height, filter_width, Depth]`. |
| bước tiến | Bước tiến của cửa sổ trượt đối với từng chiều của tensor đầu vào. Phải là: `[1, sải chân_height, sải_rộng, 1]`. |
| giá | Bước tiến đầu vào cho sự giãn nở hình thái động mạch. Phải là: `[1, rate_height, rate_width, 1]`. |
| phần đệm | Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng. |
Trả lại
- một phiên bản mới của Dilation2d