टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: Conv2D
#include <nn_ops.h>
4-डी input
और filter
टेंसर को दिए गए 2-डी कनविक्शन की गणना करता है।
सारांश
आकार के एक इनपुट टेंसर को देखते हुए [batch, in_height, in_width, in_channels]
और आकार का एक फ़िल्टर / कर्नेल टेंसर [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
, यह ऑप्शन निम्न कार्य करता है:
- फ़िल्टर को आकार के साथ 2-D मैट्रिक्स में
[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]
। - इनपुट टेंसर से छवि पैच को आकार का एक आभासी टेंसर बनाने के लिए
[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]
। - प्रत्येक पैच के लिए, फ़िल्टर मैट्रिक्स और छवि पैच वेक्टर को राइट-गुणा करता है।
विस्तार से, डिफ़ॉल्ट NHWC प्रारूप के साथ,
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]
स्ट्राइड्स होना चाहिए strides[0] = strides[3] = 1
। एक ही क्षैतिज और लंबवत तारों के सबसे सामान्य मामले के लिए, strides = [1, stride, stride, 1]
।
तर्क:
- गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- इनपुट: एक 4-डी टेंसर। आयाम क्रम की व्याख्या
data_format
के मान के अनुसार कीdata_format
, विवरण के लिए नीचे देखें। - फिल्टर: आकार का एक 4 डी टेन्सर
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
- strides: लंबाई का 1-D टेन्सर 4.
input
प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। आयाम क्रमdata_format
के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए नीचे देखें। - पैडिंग: उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिथ्म का प्रकार।
वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs
देखें):
- clar_paddings: यदि
padding
"EXPLICIT"
, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची। Ith आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में सम्मिलित किए गए पैडिंग की मात्राexplicit_paddings[2 * i]
औरexplicit_paddings[2 * i + 1]
, क्रमशः। तोpadding
नहीं है"EXPLICIT"
,explicit_paddings
रिक्त होना ही चाहिए। - data_format: इनपुट और आउटपुट डेटा के डेटा प्रारूप को निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा के क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है: [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई] का डेटा भंडारण क्रम।
- फैलाव: लंबाई का 1-डी टेन्सर 4.
input
प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k> 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 स्किप्ड कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रमdata_format
के मूल्य से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच और गहराई आयामों में फैलाव 1 होना चाहिए।
रिटर्न:
-
Output
: एक 4-डी टेंसर। आयाम क्रमdata_format
के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए नीचे देखें।
कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स | |
---|---|
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) |
सार्वजनिक विशेषताएँ | |
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operation | |
output |
सार्वजनिक कार्य | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य | |
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DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu (bool x) |
संरचनाएं | |
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टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: Conv2D :: एट्र्स |
सार्वजनिक विशेषताएँ
ऑपरेशन
Operation operation
उत्पादन
::tensorflow::Output output
सार्वजनिक कार्य
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 )है
नोड
::tensorflow::Node * node() const
ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट
operator::tensorflow::Input() constहै
ऑपरेटर :: टेंसोफ़्लो :: आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
डेटा स्वरूप
Attrs DataFormat( StringPiece x )
फैलाव
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
स्पष्ट करना
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
UseCudnnOnGpu
Attrs UseCudnnOnGpu( bool x )