tensorflow:: אופס:: התרחבות 2D

#include <nn_ops.h>

מחשב את הרחבת גווני האפור של input filter 4-D ומסנן 3-D.

תַקצִיר

לטנסור input יש צורה [batch, in_height, in_width, depth] ולטנזור filter יש צורה [filter_height, filter_width, depth] , כלומר, כל ערוץ קלט מעובד ללא תלות באחרים עם פונקציית מבנה משלו. לטנזור output יש צורה [batch, out_height, out_width, depth] . הממדים המרחביים של טנסור הפלט תלויים באלגוריתם padding . כרגע אנו תומכים רק בברירת המחדל של "NHWC" data_format .

בפירוט, ההרחבה המורפולוגית הדו-ממדית בגווני אפור היא מתאם הסכום המקסימלי (לצורך עקביות עם conv2d , אנו משתמשים במסננים ללא שיקוף):

output[b, y, x, c] =
   max_{dy, dx} input[b,
                      strides[1] * y + rates[1] * dy,
                      strides[2] * x + rates[2] * dx,
                      c] +
                filter[dy, dx, c]

מקסימום-pooling הוא מקרה מיוחד כאשר למסנן יש גודל שווה לגודל ליבת ה-pooling ומכיל את כל האפסים.

הערה לגבי דואליות: הרחבת input על ידי filter שווה לשלילת השחיקה של -input על ידי filter המשתקף.

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • קלט: 4-D עם צורה [batch, in_height, in_width, depth] .
  • מסנן: תלת מימדי עם צורה [filter_height, filter_width, depth] .
  • צעדים: הצעד של חלון ההזזה עבור כל מימד של טנסור הקלט. חייב להיות: [1, stride_height, stride_width, 1] .
  • שיעורים: צעד הקלט עבור התרחבות מורפולוגית אטרולית. חייב להיות: [1, rate_height, rate_width, 1] .
  • ריפוד: סוג אלגוריתם הריפוד שיש להשתמש בו.

החזרות:

  • Output : 4-D עם צורה [batch, out_height, out_width, depth] .

בנאים והורסים

Dilation2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, const gtl::ArraySlice< int > & rates, StringPiece padding)

תכונות ציבוריות

operation
output

תפקידים ציבוריים

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

תכונות ציבוריות

מִבצָע 

Operation operation

תְפוּקָה 

::tensorflow::Output output

תפקידים ציבוריים

התרחבות 2D 

 Dilation2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

צוֹמֶת 

::tensorflow::Node * node() const

מפעיל::tensorflow::קלט 

 operator::tensorflow::Input() const

אופרטור::tensorflow::פלט 

 operator::tensorflow::Output() const