tensorflow :: operaciones :: Conv2D

#include <nn_ops.h>

Calcula una convolución 2-D dada una input 4-D y tensores de filter .

Resumen

Dado un tensor de entrada de forma [batch, in_height, in_width, in_channels] y un tensor de filtro / kernel de forma [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] , esta [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] realiza lo siguiente:

  1. Aplana el filtro a una matriz 2-D con forma [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels] .
  2. Extrae parches de imagen del tensor de entrada para formar un tensor virtual de forma [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels] .
  3. Para cada parche, multiplica a la derecha la matriz de filtro y el vector del parche de imagen.

En detalle, con el formato NHWC predeterminado, 

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]

Debe tener strides[0] = strides[3] = 1 . Para el caso más común de las mismas zancadas horizontales y de vértices, strides = [1, stride, stride, 1] .

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • entrada: un tensor 4-D. El orden de las dimensiones se interpreta de acuerdo con el valor de data_format ; consulte los detalles a continuación.
  • filter: un tensor de forma 4-D [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
  • zancadas: tensor 1-D de longitud 4. Zancada de la ventana deslizante para cada dimensión de input . El orden de las dimensiones está determinado por el valor de data_format ; consulte los detalles a continuación.
  • padding: el tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

  • explícito_paddings: Si el padding es "EXPLICIT" , la lista de cantidades de relleno explícitas. Para la i-ésima dimensión, la cantidad de relleno insertado antes y después de la dimensión es explicit_paddings[2 * i] y explicit_paddings[2 * i + 1] respectivamente. Si el padding no es "EXPLICIT" , los explicit_paddings deben estar vacíos.
  • data_format: especifique el formato de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, altura, ancho, canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [lote, canales, altura, ancho].
  • dilataciones: tensor 1-D de longitud 4. El factor de dilatación para cada dimensión de input . Si se establece en k> 1, habrá k-1 celdas omitidas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de data_format ; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones del lote y profundidad deben ser 1.

Devoluciones:

  • Output : un tensor 4-D. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de data_format ; consulte los detalles a continuación.

Constructores y Destructores

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)

Atributos públicos

operation
output

Funciones publicas

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

Funciones estáticas públicas

DataFormat (StringPiece x)
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
UseCudnnOnGpu (bool x)

Estructuras

tensorflow :: ops :: Conv2D :: Attrs

Establecedores de atributos opcionales para Conv2D .

Atributos públicos

operación

Operation operation

producción

::tensorflow::Output output

Funciones publicas

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
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const

operador :: tensorflow :: Entrada

 operator::tensorflow::Input() const

operador :: tensorflow :: Salida

 operator::tensorflow::Output() const

Funciones estáticas públicas

Formato de datos

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Dilataciones

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Acolchados explícitos

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

UseCudnnOnGpu

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)