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tensoreflusso:: ops:: FusedPadConv2D
#include <nn_ops.h> Esegue un riempimento come preelaborazione durante una convoluzione.
Riepilogo
Simile a FusedResizeAndPadConv2d, questa operazione consente un'implementazione ottimizzata in cui la fase di trasformazione del riempimento spaziale è fusa con la ricerca im2col, ma in questo caso senza il filtro bilineare richiesto per il ridimensionamento. La fusione del riempimento evita la necessità di scrivere i risultati intermedi come interi tensori, riducendo la pressione sulla memoria e possiamo ottenere alcuni guadagni di latenza unendo i calcoli di trasformazione. L'attributo data_format per Conv2D non è supportato da questa operazione e viene invece utilizzato l'ordine "NHWC". Internamente questa operazione utilizza un singolo buffer di scratch per grafico, il che significa che si bloccherà se più versioni vengono eseguite in parallelo. Questo perché questo operatore è principalmente un'ottimizzazione per ridurre al minimo l'utilizzo della memoria.
Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- input: 4-D con forma
[batch, in_height, in_width, in_channels] . - riempimenti: una matrice a due colonne che specifica le dimensioni del riempimento. Il numero di righe deve essere uguale al rango
input . - filter: 4-D con forma
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . - passi: 1-D di lunghezza 4. Il passo della finestra scorrevole per ogni dimensione di
input . Deve essere nello stesso ordine della dimensione specificata con format. - riempimento: il tipo di algoritmo di riempimento da utilizzare.
Resi:
-
Output : il tensore di uscita.
Attributi pubblici
Funzioni pubbliche
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatore::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
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Ultimo aggiornamento 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::FusedPadConv2D Class Reference\n\ntensorflow::ops::FusedPadConv2D\n===============================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nPerforms a padding as a preprocess during a convolution.\n\nSummary\n-------\n\nSimilar to FusedResizeAndPadConv2d, this op allows for an optimized implementation where the spatial padding transformation stage is fused with the im2col lookup, but in this case without the bilinear filtering required for resizing. Fusing the padding prevents the need to write out the intermediate results as whole tensors, reducing memory pressure, and we can get some latency gains by merging the transformation calculations. The data_format attribute for [Conv2D](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv2-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d) isn't supported by this op, and 'NHWC' order is used instead. Internally this op uses a single per-graph scratch buffer, which means that it will block if multiple versions are being run in parallel. This is because this operator is primarily an optimization to minimize memory usage.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: 4-D with shape `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.\n- paddings: A two-column matrix specifying the padding sizes. The number of rows must be the same as the rank of `input`.\n- filter: 4-D with shape `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.\n- strides: 1-D of length 4. The stride of the sliding window for each dimension of `input`. Must be in the same order as the dimension specified with format.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\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| [FusedPadConv2D](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a29433f179ebfe80f5713baf602db0fb2)`(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)` paddings, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, StringPiece mode, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a74eadb05eed0b4ac42f88868b346c2c9) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a9b745852fc93e6ac7cad86ed8d30355d) | `::`[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_fused_pad_conv2_d_1a834a7fdc26dccf20c023a8a8f52aa70c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a041ca6414035fd6c7c4526905e111b55)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1ab21cc1c1b746da897e2ee793cb9320a4)`() const ` | ` ` ` ` |\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### FusedPadConv2D\n\n```gdscript\n FusedPadConv2D(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input paddings,\n ::tensorflow::Input filter,\n StringPiece mode,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding\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```"]]
