tensorflow:: אופס:: Conv3D
#include <nn_ops.h>
מחשב קונבולוציה תלת-ממדית בהינתן input
5-D filter
.
תַקצִיר
בעיבוד אותות, קורלציה צולבת היא מדד לדמיון של שתי צורות גל כפונקציה של פיגור זמן המופעל על אחת מהן. זה ידוע גם בתור מוצר נקודות הזזה או מוצר פנימי מחליק.
Conv3D שלנו מיישם סוג של קורלציה צולבת.
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- קלט: Shape
[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]
. - מסנן: צורה
[filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
.in_channels
חייבים להתאים ביןinput
filter
. - צעדים: טנסור 1-D באורך 5. הצעד של חלון ההזזה עבור כל מימד של
input
. חייב להיותstrides[0] = strides[4] = 1
. - ריפוד: סוג אלגוריתם הריפוד שיש להשתמש בו.
מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs
):
- data_format: פורמט הנתונים של נתוני הקלט והפלט. עם פורמט ברירת המחדל "NDHWC", הנתונים מאוחסנים בסדר של: [אצווה, עומק_, גובה_, רוחב_, בערוצים]. לחלופין, הפורמט יכול להיות "NCDHW", סדר אחסון הנתונים הוא: [אצווה, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
- הרחבות: טנזור 1-D באורך 5. מקדם ההתרחבות עבור כל מימד של
input
. אם הוגדר כ-k > 1, יהיו תאים שדילגו על k-1 בין כל רכיב מסנן בממד זה. סדר הממדים נקבע לפי הערך שלdata_format
, ראה לעיל לפרטים. הרחבות במידות האצווה והעומק חייבות להיות 1.
החזרות:
-
Output
: טנסור הפלט.
בנאים והורסים | |
---|---|
Conv3D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
Conv3D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv3D::Attrs & attrs) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
operation | |
output |
תפקידים ציבוריים | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) |
מבנים | |
---|---|
tensorflow:: ops:: Conv3D:: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור Conv3D . |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
תְפוּקָה
::tensorflow::Output output
תפקידים ציבוריים
Conv3D
Conv3D( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv3D
Conv3D( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv3D::Attrs & attrs )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
פונקציות סטטיות ציבוריות
DataFormat
Attrs DataFormat( StringPiece x )
הרחבות
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & 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: 2025-07-25 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-25 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Conv3D Class Reference\n\ntensorflow::ops::Conv3D\n=======================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes a 3-D convolution given 5-D `input` and `filter` tensors.\n\nSummary\n-------\n\nIn signal processing, cross-correlation is a measure of similarity of two waveforms as a function of a time-lag applied to one of them. This is also known as a sliding dot product or sliding inner-product.\n\nOur [Conv3D](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv3-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d) implements a form of cross-correlation.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: Shape `[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]`.\n- filter: Shape `[filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. `in_channels` must match between `input` and `filter`.\n- strides: 1-D tensor of length 5. The stride of the sliding window for each dimension of `input`. Must have `strides[0] = strides[4] = 1`.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs)):\n\n- data_format: The data format of the input and output data. With the default format \"NDHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCDHW\", the data storage order is: \\[batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width\\].\n- dilations: 1-D tensor of length 5. The dilation factor for each dimension of `input`. If set to k \\\u003e 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension. The dimension order is determined by the value of `data_format`, see above for details. Dilations in the batch and depth dimensions must be 1.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Conv3D](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1aef63039997c4f9586d2b8627e3cf5c5a)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n| [Conv3D](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1abb396c1cb8bf48f57ad11862ac7406ad)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding, const `[Conv3D::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1a34a87b1c84b82ab0a1dec637ee277ced) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1a426b9a63272f1905184fdfd1b78ba33a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1a33ab1a0f2fa69089a8f835175d1dc732)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1a418b91ef5b6437901248965d572533e5)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1abebfb46d5b9c472aebb4f25ad6d2eeb6)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1a148ca9c798353ee9073c60f57e45a41f)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs) |\n| [Dilations](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1a90d138624ebc69f365e225d25ece6e2a)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::Conv3D::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d/attrs) | Optional attribute setters for [Conv3D](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv3-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Conv3D\n\n```gdscript\n Conv3D(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input filter,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding\n)\n``` \n\n### Conv3D\n\n```gdscript\n Conv3D(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input filter,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding,\n const Conv3D::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### DataFormat\n\n```text\nAttrs DataFormat(\n StringPiece x\n)\n``` \n\n### Dilations\n\n```gdscript\nAttrs Dilations(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n```"]]