テンソルフロー::作戦::拡張2D

#include <nn_ops.h>

4 次元inputおよび 3 次元filterテンソルのグレースケール拡張を計算します。

まとめ

inputテンソルの形状は[batch, in_height, in_width, depth]で、 filterテンソルの形状は[filter_height, filter_width, depth]です。つまり、各入力チャネルは独自の構造化関数を使用して他の入力チャネルとは独立して処理されます。 outputテンソルの形状は[batch, out_height, out_width, depth]です。出力テンソルの空間次元は、 paddingアルゴリズムによって異なります。現在、デフォルトの「NHWC」 data_formatのみをサポートしています。

詳細には、グレースケールの形態学的 2 次元膨張は最大和相関です ( conv2dとの一貫性を保つために、ミラー化されていないフィルターを使用します)。

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]

最大プーリングは、フィルターのサイズがプーリング カーネル サイズと同じで、すべて 0 が含まれる場合の特殊なケースです。

双対性に関する注意: filterによるinputの拡張は、反射filterによる-inputの浸食の否定と等しくなります。

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • 入力: 形状[batch, in_height, in_width, depth]の 4 次元。
  • フィルター: 形状[filter_height, filter_width, depth]の 3-D。
  • strides: 入力テンソルの各次元のスライディング ウィンドウのストライド。 [1, stride_height, stride_width, 1]である必要があります。
  • rate: アトラス形態的拡張の入力ストライド。 [1, rate_height, rate_width, 1]である必要があります。
  • padding: 使用するパディング アルゴリズムのタイプ。

戻り値:

  • Output : 形状[batch, out_height, out_width, depth]の 4-D。

コンストラクターとデストラクター

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

パブリック属性

operation
output

公共機能

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

パブリック属性

手術

Operation operation

出力

::tensorflow::Output output

公共機能

拡張2D 

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

ノード

::tensorflow::Node * node() const

演算子::tensorflow::入力

 operator::tensorflow::Input() const

演算子::tensorflow::出力

 operator::tensorflow::Output() const