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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: गहराईवारConv2dNative
#include <nn_ops.h>
4-डी input
और filter
टेंसर दिए गए 2-डी डेप्थवाइज कनवल्शन की गणना करता है।
सारांश
आकार का एक इनपुट टेंसर [batch, in_height, in_width, in_channels]
और एक फिल्टर / कर्नेल टेन्सर ऑफ शेप [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]
दिया गया है, जिसमें गहराई 1 के in_channels
कनवल्शनल फिल्टर शामिल हैं, depthwise_conv2d
प्रत्येक इनपुट चैनल पर एक अलग फिल्टर लागू करता है। (प्रत्येक के लिए 1 चैनल से channel_multiplier
चैनल तक विस्तार), फिर परिणामों को एक साथ जोड़ता है। इस प्रकार, आउटपुट में in_channels * channel_multiplier
चैनल हैं।
for k in 0..in_channels-1
for q in 0..channel_multiplier-1
output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =
sum_{di, dj} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *
filter[di, dj, k, q]
strides[0] = strides[3] = 1
होना चाहिए। समान क्षैतिज और शीर्ष स्ट्राइड के सबसे सामान्य मामले के लिए, strides = [1, stride, stride, 1]
।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- स्ट्राइड्स: लंबाई का 1-डी 4.
input
के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। - पैडिंग: उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- data_format: इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा भंडारण क्रम: [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई]।
- फैलाव: लंबाई का 1-डी टेंसर 4.
input
के 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 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम data_format
के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए।
रिटर्न:
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य |
---|
DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
Attrs DataFormat(
StringPiece x
)
फैलाव
Attrs Dilations(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative Class Reference\n\ntensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative\n======================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes a 2-D depthwise convolution given 4-D `input` and `filter` tensors.\n\nSummary\n-------\n\nGiven an input tensor of shape `[batch, in_height, in_width, in_channels]` and a filter / kernel tensor of shape `[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]`, containing `in_channels` convolutional filters of depth 1, `depthwise_conv2d` applies a different filter to each input channel (expanding from 1 channel to `channel_multiplier` channels for each), then concatenates the results together. Thus, the output has `in_channels * channel_multiplier` channels.\n\n\n```scdoc\nfor k in 0..in_channels-1\n for q in 0..channel_multiplier-1\n output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =\n sum_{di, dj} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *\n filter[di, dj, k, q]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nMust have `strides[0] = strides[3] = 1`. For the most common case of the same horizontal and vertices strides, `strides = [1, stride, stride, 1]`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- strides: 1-D of length 4. The stride of the sliding window for each dimension of `input`.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs)):\n\n- data_format: Specify the data format of the input and output data. With the default format \"NHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, height, width, channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCHW\", the data storage order of: \\[batch, channels, height, width\\].\n- dilations: 1-D tensor of length 4. 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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [DepthwiseConv2dNative](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1a50c225536301350d0a2a4e15f11bb1e8)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n| [DepthwiseConv2dNative](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1a1403cd12618eaad516b1e553b99a2dec)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding, const `[DepthwiseConv2dNative::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1af4279f97302c2185f1577d3cee105837) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1a787a2254c323c4cc73067daa11e2b646) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1ab6d86ff41ea2b1ec8b84bd58bda5b4c7)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1ab08d7fc817e77e96f3d713f9c4536ccd)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1aaa32a9f3e246eae5adc3000f23eb8e88)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1a51fe0b98bda9604c4dcb4ce5156714df)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs) |\n| [Dilations](#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1a36765465f25da5bb2ff97249302c8806)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native/attrs) | Optional attribute setters for [DepthwiseConv2dNative](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native). |\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### DepthwiseConv2dNative\n\n```gdscript\n DepthwiseConv2dNative(\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### DepthwiseConv2dNative\n\n```gdscript\n DepthwiseConv2dNative(\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 DepthwiseConv2dNative::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```"]]