זרימת טנסור :: אופ :: Conv2D
#include <nn_ops.h>
מחשב קונבולציה דו-ממדית הניתנת טנזורי input
filter
4-D.
סיכום
בהתחשב בטנזור קלט של צורה [batch, in_height, in_width, in_channels]
מסנן / גרעין בצורת [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
, פעולה זו מבצעת את הפעולות הבאות:
- משטח את המסנן למטריצה דו-ממדית עם צורה
[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]
. - מחלץ טלאי תמונה ממקור הקלט ליצירת טנסור וירטואלי של צורה
[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]
. - עבור כל תיקון, מכפיל ימינה את מטריצת המסנן ואת וקטור תיקון התמונה.
בפירוט, עם פורמט NHWC המוגדר כברירת מחדל,
output[b, i, j, k] = sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] * filter[di, dj, q, k]
חייבים להיות strides[0] = strides[3] = 1
. במקרה הנפוץ ביותר של אותם צעדים אופקיים וקודקודים, strides = [1, stride, stride, 1]
.
טענות:
- היקף: אובייקט Scope
- קלט: טנסור 4-D. סדר המימדים מתפרש על פי ערך
data_format
, ראה להלן לפרטים. - פילטר: טנסור 4-D של צורה
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
- צעדים: אורך טנסור 1-D 4. צעד חלון ההזזה לכל מימד
input
. סדר המידות נקבע על פי הערך שלdata_format
, ראה להלן לפרטים. - ריפוד: סוג אלגוריתם הריפוד לשימוש.
תכונות אופציונליות (ראה Attrs
):
- explicit_paddings: אם
padding
הוא"EXPLICIT"
, רשימת סכומי הריפוד המפורשים. עבור הממד ה- IH, כמות הריפודים שהוכנסה לפני המאפיין ואחריו היאexplicit_paddings[2 * i]
ו-explicit_paddings[2 * i + 1]
בהתאמה. אםpadding
אינו"EXPLICIT"
,"EXPLICIT"
explicit_paddings
חייבים להיות ריקים. - data_format: ציין את פורמט הנתונים של נתוני הקלט והפלט. בפורמט ברירת המחדל "NHWC", הנתונים נשמרים לפי הסדר של: [אצווה, גובה, רוחב, ערוצים]. לחלופין, הפורמט יכול להיות "NCHW", סדר אחסון הנתונים של: [אצווה, ערוצים, גובה, רוחב].
- התרחבות: אורך טנסור 1-D 4. גורם ההתרחבות לכל מימד
input
. אם מוגדר כ- k> 1, יהיו תאי דילוג בין k-1 בין כל אלמנט המסנן בממד זה. סדר המימדים נקבע על פי הערך שלdata_format
, ראה לעיל לפרטים. התרחבות במידת האצווה והעומק חייבת להיות 1.
החזרות:
-
Output
: טנסור 4-D. סדר המידות נקבע על פי הערך שלdata_format
, ראה להלן לפרטים.
קונסטרוקטורים ומשחתנים | |
---|---|
Conv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
Conv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2D::Attrs & attrs) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
operation | |
output |
פונקציות ציבוריות | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu (bool x) |
סטרוקטורים | |
---|---|
tensorflow :: ops :: Conv2D :: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור Conv2D . |
תכונות ציבוריות
מבצע
Operation operation
תְפוּקָה
::tensorflow::Output output
פונקציות ציבוריות
Conv2D
Conv2D( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv2D
Conv2D( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2D::Attrs & attrs )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
אופרטור :: זרימת טנסור :: קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט
operator::tensorflow::Output() const
פונקציות סטטיות ציבוריות
פורמט נתונים
Attrs DataFormat( StringPiece x )
התרחבות
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
ExplicitPaddings
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
UseCudnnOnGpu
Attrs UseCudnnOnGpu( bool x )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2020-04-20 (שעון UTC).